opendata/20210725/main_single_day.ipynb

8820 lines
234 KiB
Plaintext
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 需求18日单日数据\n",
"## 1、统计人数\n",
"截止到2021年7月17日晚上20:30左右当天有学生XX人次、XX名教师、XX名校长完成了测试累计共有学生XX人次、XX名教师、XX名校长完成了测试。\n",
"## 2、作答时间\n",
"智能计算素养和问题解决素养两个专题的规定测试时间均为60分钟截止目前完成测试学生实际作答的平均时间为XX分钟。\n",
"\n",
"(一)智能计算素养专题\n",
"\n",
"智能计算素养专题的题目在预测试中作答时长均值为40-50分钟少数同学的作答时长在30分钟以下和1小时以上。7月17日当天绵阳地区有XX名学生的实际作答时长小于等于10分钟XX名学生的实际作答时长小于等于20分钟XX名学生的实际作答时长小于等于30分钟。总体作答时长分布如下图\n",
"\n",
"【一个7月17日当天学生完成作答智能计算素养专题的时长分布饼状图时长单位为分钟每10分钟一块就可以每一块上标注上所占比例超过60分钟的就一块“60分钟及以上”】\n",
"截止到7月17日20:30左右累计共有XX名学生的实际作答时长小于等于10分钟XX名学生的实际作答时长小于等于20分钟XX名学生的实际作答时长小于等于30分钟。总体作答时长分布如下图\n",
"\n",
"【一个累计学生完成作答智能计算素养专题的时长分布饼状图时长单位为分钟每10分钟一块就可以每一块上标注上所占比例超过60分钟的就一块“60分钟及以上”】\n",
"\n",
"(二)问题解决素养专题\n",
"\n",
"问题解决素养专题的题目在预测试中33%的学生作答时间超过45分钟23%的学生超过50分钟9%的学生超过60分钟大部分学生都需要50分钟才能完成测试。7月17日当天绵阳地区有XX名学生的实际作答时长小于等于10分钟XX名学生的实际作答时长小于等于20分钟XX名学生的实际作答时长小于等于30分钟。总体作答时长分布如下图\n",
"\n",
"【一个7月17日当天学生完成作答问题解决专题的时长分布饼状图时长单位为分钟每10分钟一块就可以每一块上标注上所占比例超过60分钟的就一块“60分钟及以上”】\n",
"\n",
"截止到7月17日20:30左右累计共有XX名学生的实际作答时长小于等于10分钟XX名学生的实际作答时长小于等于20分钟XX名学生的实际作答时长小于等于30分钟。总体作答时长分布如下图\n",
"\n",
"【一个累计学生完成作答问题解决素养专题的时长分布饼状图时长单位为分钟每10分钟一块就可以每一块上标注上所占比例超过60分钟的就一块“60分钟及以上”】\n",
"\n",
"## 3、作答学校分布\n",
"7月17日当天作答时长小于等于10分钟的学生所在学校大于10人\n",
"\n",
"学校名称 人数\n",
"\n",
"\n",
"累计到7月17日20:30左右作答时长小于等于10分钟的学生所在学校大于50人\n",
"\n",
"学校名称 人数\n",
"## 4、输出EXCEL文件\n",
"添加一列做题时长"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 首先引入第三方库"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"source": [
"import pandas as pd\n",
"import json \n",
"import numpy as np\n",
"import ast\n",
"from datetime import datetime\n",
"import plotly.graph_objs as go\n",
"from plotly.offline import plot\n",
"import plotly.offline as offline\n",
"import plotly.figure_factory as ff\n",
"from pandas.core.indexes import interval\n",
"import re"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 提前定义每一行的计算时间函数"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"source": [
"# 2021-07-16T19:31:13+08:00\n",
"def get_interval_per_row(index, df):\n",
" row_data = df.loc[index,:]\n",
" start_time = row_data['start_time']\n",
" if start_time != start_time:\n",
" return -1\n",
" start_time = datetime.strptime(str(start_time),\"%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00\")\n",
"\n",
" expire_time = row_data['expire_time']\n",
" if expire_time != expire_time:\n",
" return -1\n",
" expire_time = datetime.strptime(str(expire_time),\"%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00\")\n",
"\n",
" stop_time = row_data['stop_time']\n",
" if stop_time != stop_time:\n",
" return -1\n",
" stop_time = datetime.strptime(str(stop_time),\"%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00\")\n",
"\n",
" total_minu = (stop_time - start_time).seconds / 60.0\n",
" return total_minu"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 提前定义转码task_answers字段的函数"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"source": [
"def remove_str_per_row(data_per_row):\n",
" frame_list = ast.literal_eval(data_per_row)\n",
" frame_dic_list = []\n",
" for index in range(len(frame_list)):\n",
" temp = json.loads(frame_list[index])\n",
" if 'frame' in temp.keys():\n",
" if 'data' in temp.keys():\n",
" frame_dic_list.append(list(temp['frame']['data'].values())) \n",
" else:\n",
" frame_dic_list.append(list(temp['frame'].values())) \n",
" else:\n",
" frame_dic_list.append(temp) \n",
" return frame_dic_list"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 读取数据"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"source": [
"df_main = pd.read_csv('./data/data-single-day.csv') \n",
"df_main"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
" user type contest_id ticket_id \\\n",
"0 mianyang/智能计算素养/90030203305 ticket-user mianyang/智能计算素养 90030203305 \n",
"1 mianyang/智能计算素养/90040101731 ticket-user mianyang/智能计算素养 90040101731 \n",
"2 mianyang/智能计算素养/90050101101 ticket-user mianyang/智能计算素养 90050101101 \n",
"3 mianyang/智能计算素养/90050101102 ticket-user mianyang/智能计算素养 90050101102 \n",
"4 mianyang/智能计算素养/90050101104 ticket-user mianyang/智能计算素养 90050101104 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"1077 mianyang/高中教师问卷/99924010084 ticket-user mianyang/高中教师问卷 99924010084 \n",
"1078 mianyang/高中教师问卷/99981010004 ticket-user mianyang/高中教师问卷 99981010004 \n",
"1079 mianyang/高中教师问卷/99981010050 ticket-user mianyang/高中教师问卷 99981010050 \n",
"1080 mianyang/高中教师问卷/99981010053 ticket-user mianyang/高中教师问卷 99981010053 \n",
"1081 mianyang/高中校长问卷/99924010001 ticket-user mianyang/高中校长问卷 99924010001 \n",
"\n",
" start_time expire_time \\\n",
"0 2021-07-25T21:59:09+08:00 2021-07-26T01:19:09+08:00 \n",
"1 2021-07-25T09:39:46+08:00 2021-07-25T12:59:46+08:00 \n",
"2 2021-07-25T14:31:35+08:00 2021-07-25T17:51:35+08:00 \n",
"3 2021-07-25T11:02:34+08:00 2021-07-25T14:22:34+08:00 \n",
"4 2021-07-25T11:15:21+08:00 2021-07-25T14:35:21+08:00 \n",
"... ... ... \n",
"1077 2021-07-25T09:13:54+08:00 2021-07-26T09:13:54+08:00 \n",
"1078 2021-07-25T11:23:45+08:00 2021-07-26T11:23:45+08:00 \n",
"1079 2021-07-25T19:19:50+08:00 2021-07-26T19:19:50+08:00 \n",
"1080 2021-07-25T19:17:06+08:00 2021-07-26T19:17:06+08:00 \n",
"1081 2021-07-25T16:21:51+08:00 2021-07-26T16:21:51+08:00 \n",
"\n",
" stop_time mobile_alert \\\n",
"0 2021-07-25T22:26:00+08:00 NaN \n",
"1 2021-07-25T09:50:54+08:00 NaN \n",
"2 2021-07-25T14:45:40+08:00 NaN \n",
"3 2021-07-25T11:09:26+08:00 NaN \n",
"4 2021-07-25T11:33:51+08:00 NaN \n",
"... ... ... \n",
"1077 2021-07-25T09:29:04+08:00 NaN \n",
"1078 2021-07-25T11:43:26+08:00 NaN \n",
"1079 2021-07-25T19:26:54+08:00 NaN \n",
"1080 2021-07-25T19:26:33+08:00 NaN \n",
"1081 2021-07-26T08:31:02+08:00 NaN \n",
"\n",
" task_answers \\\n",
"0 [\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s... \n",
"1 [\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s... \n",
"2 [\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s... \n",
"3 [\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s... \n",
"4 [\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s... \n",
"... ... \n",
"1077 [\"{\\\"basic\\\":[2,4,2,12,6,8,4,1,3,2,3,5,3,4,2,2... \n",
"1078 [\"{\\\"basic\\\":[2,5,6,1,6,1,6,1,5,2,3,7,4,1,4,4,... \n",
"1079 [\"{\\\"basic\\\":[1,4,6,4,6,4,6,1,4,2,5,4,4,5,4,3,... \n",
"1080 [\"{\\\"basic\\\":[1,2,6,4,6,4,4,1,4,2,3,6,5,4,2,2,... \n",
"1081 [\"{\\\"basic\\\":[[4650,372],9389,[9389,1471.2,209... \n",
"\n",
" user_agent client_ip \\\n",
"0 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) Apple... 101.206.224.159 \n",
"1 Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:90.0) Gecko... 171.210.135.102 \n",
"2 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 118.117.28.182 \n",
"3 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 118.117.28.182 \n",
"4 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 118.117.28.182 \n",
"... ... ... \n",
"1077 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.144.148 \n",
"1078 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... 61.157.98.53 \n",
"1079 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... 61.157.98.52 \n",
"1080 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... 61.157.98.53 \n",
"1081 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) Apple... 61.157.144.169 \n",
"\n",
" school tag name \\\n",
"0 绵阳东辰国际学校 我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智... 陈哲贤 \n",
"1 开元中学 我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智... 李尹锋 \n",
"2 绵阳高新区实验中学 我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智... 姚钰英 \n",
"3 绵阳高新区实验中学 我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智... 赵雅婷 \n",
"4 绵阳高新区实验中学 我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智... 田朝鑫 \n",
"... ... ... ... \n",
"1077 四川省绵阳市安州中学 教师 任娅 \n",
"1078 江油中学 教师 杨玉华 \n",
"1079 江油中学 教师 陈宁 \n",
"1080 江油中学 教师 李文冬 \n",
"1081 四川省绵阳市安州中学 校长 唐子军 \n",
"\n",
" owner state is_parent interval_minutes lazy \n",
"0 mianyang NaN 0 26.850000 0 \n",
"1 mianyang NaN 0 11.133333 0 \n",
"2 mianyang NaN 0 14.083333 0 \n",
"3 mianyang NaN 0 6.866667 1 \n",
"4 mianyang NaN 0 18.500000 0 \n",
"... ... ... ... ... ... \n",
"1077 mianyang NaN 0 15.166667 0 \n",
"1078 mianyang NaN 0 19.683333 0 \n",
"1079 mianyang NaN 0 7.066667 1 \n",
"1080 mianyang NaN 0 9.450000 1 \n",
"1081 mianyang NaN 0 969.183333 0 \n",
"\n",
"[1082 rows x 19 columns]"
],
"text/html": "<div>\n<style scoped>\n .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n vertical-align: middle;\n }\n\n .dataframe tbody tr th {\n vertical-align: top;\n }\n\n .dataframe thead th {\n text-align: right;\n }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n <thead>\n <tr style=\"text-align: right;\">\n <th></th>\n <th>user</th>\n <th>type</th>\n <th>contest_id</th>\n <th>ticket_id</th>\n <th>start_time</th>\n <th>expire_time</th>\n <th>stop_time</th>\n <th>mobile_alert</th>\n <th>task_answers</th>\n <th>user_agent</th>\n <th>client_ip</th>\n <th>school</th>\n <th>tag</th>\n <th>name</th>\n <th>owner</th>\n <th>state</th>\n <th>is_parent</th>\n <th>interval_minutes</th>\n <th>lazy</th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>0</th>\n <td>mianyang/智能计算素养/90030203305</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/智能计算素养</td>\n <td>90030203305</td>\n <td>2021-07-25T21:59:09+08:00</td>\n <td>2021-07-26T01:19:09+08:00</td>\n <td>2021-07-25T22:26:00+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) Apple...</td>\n <td>101.206.224.159</td>\n <td>绵阳东辰国际学校</td>\n <td>我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智...</td>\n <td>陈哲贤</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>26.850000</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1</th>\n <td>mianyang/智能计算素养/90040101731</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/智能计算素养</td>\n <td>90040101731</td>\n <td>2021-07-25T09:39:46+08:00</td>\n <td>2021-07-25T12:59:46+08:00</td>\n <td>2021-07-25T09:50:54+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:90.0) Gecko...</td>\n <td>171.210.135.102</td>\n <td>开元中学</td>\n <td>我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智...</td>\n <td>李尹锋</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>11.133333</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>2</th>\n <td>mianyang/智能计算素养/90050101101</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/智能计算素养</td>\n <td>90050101101</td>\n <td>2021-07-25T14:31:35+08:00</td>\n <td>2021-07-25T17:51:35+08:00</td>\n <td>2021-07-25T14:45:40+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3...</td>\n <td>118.117.28.182</td>\n <td>绵阳高新区实验中学</td>\n <td>我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智...</td>\n <td>姚钰英</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>14.083333</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>3</th>\n <td>mianyang/智能计算素养/90050101102</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/智能计算素养</td>\n <td>90050101102</td>\n <td>2021-07-25T11:02:34+08:00</td>\n <td>2021-07-25T14:22:34+08:00</td>\n <td>2021-07-25T11:09:26+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3...</td>\n <td>118.117.28.182</td>\n <td>绵阳高新区实验中学</td>\n <td>我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智...</td>\n <td>赵雅婷</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>6.866667</td>\n <td>1</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>4</th>\n <td>mianyang/智能计算素养/90050101104</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/智能计算素养</td>\n <td>90050101104</td>\n <td>2021-07-25T11:15:21+08:00</td>\n <td>2021-07-25T14:35:21+08:00</td>\n <td>2021-07-25T11:33:51+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"frame\\\":{\\\"level\\\":\\\"easy\\\",\\\"data\\\":{\\\"s...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3...</td>\n <td>118.117.28.182</td>\n <td>绵阳高新区实验中学</td>\n <td>我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智...</td>\n <td>田朝鑫</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>18.500000</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>...</th>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n <td>...</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1077</th>\n <td>mianyang/高中教师问卷/99924010084</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/高中教师问卷</td>\n <td>99924010084</td>\n <td>2021-07-25T09:13:54+08:00</td>\n <td>2021-07-26T09:13:54+08:00</td>\n <td>2021-07-25T09:29:04+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"basic\\\":[2,4,2,12,6,8,4,1,3,2,3,5,3,4,2,2...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3...</td>\n <td>61.157.144.148</td>\n <td>四川省绵阳市安州中学</td>\n <td>教师</td>\n <td>任娅</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>15.166667</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1078</th>\n <td>mianyang/高中教师问卷/99981010004</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/高中教师问卷</td>\n <td>99981010004</td>\n <td>2021-07-25T11:23:45+08:00</td>\n <td>2021-07-26T11:23:45+08:00</td>\n <td>2021-07-25T11:43:26+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"basic\\\":[2,5,6,1,6,1,6,1,5,2,3,7,4,1,4,4,...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi...</td>\n <td>61.157.98.53</td>\n <td>江油中学</td>\n <td>教师</td>\n <td>杨玉华</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>19.683333</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1079</th>\n <td>mianyang/高中教师问卷/99981010050</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/高中教师问卷</td>\n <td>99981010050</td>\n <td>2021-07-25T19:19:50+08:00</td>\n <td>2021-07-26T19:19:50+08:00</td>\n <td>2021-07-25T19:26:54+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"basic\\\":[1,4,6,4,6,4,6,1,4,2,5,4,4,5,4,3,...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi...</td>\n <td>61.157.98.52</td>\n <td>江油中学</td>\n <td>教师</td>\n <td>陈宁</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>7.066667</td>\n <td>1</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1080</th>\n <td>mianyang/高中教师问卷/99981010053</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/高中教师问卷</td>\n <td>99981010053</td>\n <td>2021-07-25T19:17:06+08:00</td>\n <td>2021-07-26T19:17:06+08:00</td>\n <td>2021-07-25T19:26:33+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"basic\\\":[1,2,6,4,6,4,4,1,4,2,3,6,5,4,2,2,...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi...</td>\n <td>61.157.98.53</td>\n <td>江油中学</td>\n <td>教师</td>\n <td>李文冬</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>9.450000</td>\n <td>1</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>1081</th>\n <td>mianyang/高中校长问卷/99924010001</td>\n <td>ticket-user</td>\n <td>mianyang/高中校长问卷</td>\n <td>99924010001</td>\n <td>2021-07-25T16:21:51+08:00</td>\n <td>2021-07-26T16:21:51+08:00</td>\n <td>2021-07-26T08:31:02+08:00</td>\n <td>NaN</td>\n <td>[\"{\\\"basic\\\":[[4650,372],9389,[9389,1471.2,209...</td>\n <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) Apple...</td>\n <td>61.157.144.169</td>\n <td>四川省绵阳市安州中学</td>\n <td>校长</td>\n <td>唐子军</td>\n <td>mianyang</td>\n <td>NaN</td>\n <td>0</td>\n <td>969.183333</td>\n <td>0</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n<p>1082 rows × 19 columns</p>\n</div>"
},
"metadata": {},
"execution_count": 9
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 测试函数运行是否正常"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"source": [
"dic_list_test = remove_str_per_row(df_main.loc[1, 'task_answers'])\n",
"dic_list_test, len(dic_list_test)\n",
"time_test_minu = get_interval_per_row(0, df_main)\n",
"time_test_minu"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"26.85"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 10
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 增加做题时间属性('interval'"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"source": [
"time_minu_list = []\n",
"drop_index_list = []\n",
"for row in range(len(df_main)):\n",
" interval_minu = get_interval_per_row(row, df_main)\n",
" if interval_minu == -1:\n",
" drop_index_list.append(row)\n",
" else:\n",
" time_minu_list.append(interval_minu)"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"source": [
"len(df_main)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"1082"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 12
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"source": [
"len(drop_index_list)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"0"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 13
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"source": [
"len(time_minu_list)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"1082"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 14
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"source": [
"df_main = df_main.drop(drop_index_list)\n",
"if 'interval_minutes' not in df_main.columns:\n",
" df_main.insert(len(df_main.columns), 'interval_minutes', time_minu_list)"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 数据针对试卷分类"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"source": [
"grouped_main = df_main.groupby('contest_id')\n",
"df_contest_list = [tup[1] for tup in list(grouped_main)]\n",
"df_contest_name_list = [tup[0] for tup in list(grouped_main)]"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"source": [
"df_contest_name_list"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"['mianyang/智能计算素养', 'mianyang/问题解决素养', 'mianyang/高中教师问卷', 'mianyang/高中校长问卷']"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 17
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 分类结果\n",
"智能计算和问题解决分别在列表中的index=1和index=2"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"source": [
"df_res_1 = df_contest_list[0] # 智能计算\n",
"df_res_2 = df_contest_list[1] # 问题解决\n",
"grouped_main['interval_minutes'].mean()"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"contest_id\n",
"mianyang/智能计算素养 24.377358\n",
"mianyang/问题解决素养 16.621036\n",
"mianyang/高中教师问卷 11.440333\n",
"mianyang/高中校长问卷 969.183333\n",
"Name: interval_minutes, dtype: float64"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 18
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 教师和校长数量"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"source": [
"len(df_contest_list[2]), len(df_contest_list[3])"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"(50, 1)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 19
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 智能计算学生数量"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"source": [
"x1_sum = len(df_contest_list[0])\n",
"x1_sum"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"516"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 20
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 问题解决学生数量"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"source": [
"x2_sum = len(df_contest_list[1])\n",
"x2_sum"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"515"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 21
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 学生总数"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"source": [
"x1_sum + x2_sum"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"1031"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 22
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 再将教师和校长的数据剔除"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"source": [
"[tup[0] for tup in list(df_res_1.groupby('tag'))]"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"['我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智能计算素养,问题解决素养,人文素养']"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 23
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"source": [
"[tup[0] for tup in list(df_res_2.groupby('tag'))]"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"['我是学生,高中生问卷一,高中生问卷二,高中生问卷三,高中生问卷四,高中生问卷五,建模素养,智能计算素养,问题解决素养,人文素养']"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 24
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 提取最终画图用到的dataframe"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"source": [
"df_res_1.columns"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"Index(['user', 'type', 'contest_id', 'ticket_id', 'start_time', 'expire_time',\n",
" 'stop_time', 'mobile_alert', 'task_answers', 'user_agent', 'client_ip',\n",
" 'school', 'tag', 'name', 'owner', 'state', 'is_parent',\n",
" 'interval_minutes', 'lazy'],\n",
" dtype='object')"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 25
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"source": [
"x1 = []\n",
"x2 = []\n",
"\n",
"for row in range(len(df_res_1)):\n",
" interval = df_res_1.iloc[row, 17]\n",
" if interval != -1:\n",
" x1.append(interval)\n",
"\n",
"for row in range(len(df_res_2)):\n",
" interval = df_res_2.iloc[row, 17]\n",
" if interval != -1:\n",
" x2.append(interval)"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"source": [
"\n",
"\n",
"layout={\"title\": \"学生用时分布\", \n",
" \"xaxis_title\": \"学生用时,单位秒\",\n",
" \"yaxis_title\": \"学生个数\",\n",
" # x轴坐标倾斜60度\n",
" \"xaxis\": {\"tickangle\": 60}\n",
" }\n",
"\n",
"#数据组\n",
"hist_data=[x1,x2]\n",
"\n",
"group_labels=['智能计算','问题解决']\n",
"\n",
"fig=ff.create_distplot(hist_data,group_labels,bin_size=10,histnorm = 'probability')\n",
"fig['layout'].update(xaxis = dict(range = [0,100]))\n",
"plot(fig,filename='./plot/单日时间分布直方图.html')\n",
"offline.iplot(fig) "
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"autobinx": false,
"histnorm": "probability",
"legendgroup": "智能计算",
"marker": {
"color": "rgb(31, 119, 180)"
},
"name": "智能计算",
"opacity": 0.7,
"type": "histogram",
"x": [
26.85,
11.133333333333333,
14.083333333333334,
6.866666666666666,
18.5,
8.283333333333333,
12,
12.45,
12.1,
17.7,
26.216666666666665,
21.73333333333333,
7.25,
6.916666666666667,
27.383333333333333,
11.616666666666667,
8.5,
17.266666666666666,
10.866666666666667,
27,
7.35,
9.116666666666667,
10.366666666666667,
10.616666666666667,
13.316666666666666,
11.883333333333333,
19.05,
13.816666666666666,
6.533333333333333,
12.4,
6.85,
6.683333333333334,
12.933333333333334,
6.716666666666667,
10.283333333333331,
13.083333333333334,
12.716666666666669,
7.65,
16.783333333333335,
14.7,
6.716666666666667,
5.233333333333333,
30,
10.516666666666667,
6.883333333333334,
10.116666666666667,
12.916666666666666,
12.183333333333334,
10.25,
14.266666666666667,
12.95,
5.233333333333333,
21.83333333333333,
18.416666666666668,
17.516666666666666,
10.333333333333334,
14.433333333333334,
21.616666666666667,
15.7,
7.616666666666666,
6.183333333333334,
7.6,
18.25,
7.916666666666667,
15.683333333333334,
5.683333333333334,
10.783333333333331,
9.35,
8.1,
9.166666666666666,
9.083333333333334,
11.8,
22.433333333333334,
8.583333333333334,
15.166666666666666,
11.233333333333333,
12.35,
18.466666666666665,
6.633333333333334,
9.233333333333333,
21.15,
12.266666666666667,
15.733333333333333,
3.733333333333333,
8.166666666666666,
9.916666666666666,
10.733333333333333,
8.616666666666667,
17.083333333333332,
16.433333333333334,
7.433333333333334,
11.466666666666669,
7.816666666666666,
8.933333333333334,
19.73333333333333,
6.5,
5.416666666666667,
6.383333333333334,
5.816666666666666,
19.9,
5.883333333333334,
9.4,
18.316666666666663,
12.233333333333333,
9.616666666666667,
18.85,
10.116666666666667,
8.533333333333333,
21.83333333333333,
7.616666666666666,
13.633333333333333,
22.216666666666665,
10.416666666666666,
11.616666666666667,
21.98333333333333,
9.75,
5.8,
11.3,
9.233333333333333,
13.5,
7.916666666666667,
6.05,
8.1,
10.583333333333334,
10.3,
9.25,
13.15,
12.35,
12.766666666666667,
11.85,
15.316666666666666,
9.866666666666667,
18.8,
12.816666666666666,
10.766666666666667,
9.016666666666667,
12.133333333333333,
16.7,
12.483333333333333,
17.45,
14.383333333333333,
8.616666666666667,
20.2,
12.716666666666669,
9.866666666666667,
9.65,
11.516666666666667,
21.7,
10.95,
12.033333333333331,
38.46666666666667,
52.56666666666667,
43.63333333333333,
48.68333333333333,
55.266666666666666,
58.11666666666667,
50.2,
63.13333333333333,
92.86666666666666,
56.38333333333333,
49.53333333333333,
56.61666666666667,
54.35,
51.28333333333333,
47.63333333333333,
65.81666666666666,
69.73333333333333,
65.06666666666666,
46.98333333333333,
50.4,
49.81666666666667,
42.05,
49.16666666666666,
47.43333333333333,
52.63333333333333,
61.93333333333333,
44.516666666666666,
67.65,
54.15,
52.6,
61.06666666666667,
55.016666666666666,
68.36666666666666,
54.9,
47.55,
54.73333333333333,
50.583333333333336,
47.03333333333333,
49.3,
74.36666666666666,
49.4,
48.06666666666667,
53.43333333333333,
66.96666666666667,
50.21666666666667,
45.06666666666667,
56.21666666666667,
73.25,
44.4,
63.25,
54.15,
47.71666666666667,
61.3,
54.78333333333333,
52.15,
63.65,
45.28333333333333,
63.28333333333333,
34.36666666666667,
50.18333333333333,
47.75,
72.98333333333333,
46.56666666666667,
53.4,
45.766666666666666,
22.83333333333333,
56.53333333333333,
52.5,
47.46666666666667,
51.68333333333333,
71.08333333333333,
39.06666666666667,
43.11666666666667,
51.46666666666667,
54.11666666666667,
49.98333333333333,
68.46666666666667,
44.43333333333333,
41.61666666666667,
47.53333333333333,
66.23333333333333,
62.21666666666667,
50.48333333333333,
62.583333333333336,
26.266666666666666,
64.66666666666667,
49.98333333333333,
15.133333333333333,
41.68333333333333,
36.91666666666666,
47.21666666666667,
63.8,
61.6,
58.8,
52.11666666666667,
48.5,
69.05,
55.86666666666667,
83.43333333333334,
57.81666666666667,
51.583333333333336,
46.6,
61.43333333333333,
46.91666666666666,
60.78333333333333,
51.41666666666666,
31.216666666666665,
9.3,
7.083333333333333,
17.466666666666665,
6.4,
27.166666666666668,
7.733333333333333,
12.5,
18.9,
22.633333333333333,
11.016666666666667,
7.9,
8.416666666666666,
5.516666666666667,
9.283333333333331,
20.716666666666665,
21.766666666666666,
34.06666666666667,
21.516666666666666,
13.883333333333333,
9.65,
13.066666666666666,
12.833333333333334,
20.766666666666666,
29.08333333333333,
24.48333333333333,
7.133333333333334,
34.21666666666667,
11.266666666666667,
34.6,
29.33333333333333,
20.116666666666667,
5.166666666666667,
15.95,
21.95,
9.883333333333333,
19.1,
14.266666666666667,
21.366666666666667,
9.216666666666669,
11.616666666666667,
40.71666666666667,
18.6,
23.75,
29.48333333333333,
32.96666666666667,
12.15,
12.85,
18.166666666666668,
9.983333333333333,
30.883333333333333,
18.2,
29.133333333333333,
39.25,
25.7,
17.383333333333333,
23.816666666666663,
16.5,
21.916666666666668,
4.633333333333334,
9.016666666666667,
19.03333333333333,
15.65,
7.7,
21.48333333333333,
13.45,
33.733333333333334,
12.3,
28.366666666666667,
29.433333333333334,
10.8,
6.983333333333333,
9.483333333333333,
40.1,
34.45,
8.183333333333334,
28.03333333333333,
13.066666666666666,
8.483333333333333,
19.15,
10.583333333333334,
17.9,
9.133333333333333,
6.416666666666667,
16.533333333333335,
21.78333333333333,
5.35,
12.933333333333334,
25.35,
11.45,
5.516666666666667,
20.316666666666663,
37.766666666666666,
21.23333333333333,
12.733333333333333,
36.91666666666666,
40.38333333333333,
6.65,
7.783333333333333,
15.5,
34.56666666666667,
13.25,
32.36666666666667,
6.8,
5.633333333333334,
7.266666666666667,
11.316666666666666,
40.46666666666667,
9.183333333333334,
11.433333333333334,
18.316666666666663,
8.683333333333334,
39.5,
15.933333333333334,
29.75,
27.03333333333333,
34.7,
6.266666666666667,
10.516666666666667,
24.433333333333334,
37.65,
15.783333333333331,
9.85,
26.933333333333334,
12.366666666666667,
24.15,
26.7,
10.283333333333331,
9.466666666666669,
40,
39.71666666666667,
10.983333333333333,
13.683333333333334,
37.7,
21.65,
52.28333333333333,
6.283333333333333,
52.21666666666667,
29.066666666666663,
7.1,
28.433333333333334,
33.78333333333333,
25.683333333333334,
3.85,
9.3,
27.366666666666667,
26.166666666666668,
44.35,
21.666666666666668,
7.183333333333334,
6.766666666666667,
11.466666666666669,
5.883333333333334,
40.36666666666667,
17.166666666666668,
35.31666666666667,
28.316666666666663,
41.06666666666667,
15.333333333333334,
17.4,
8.183333333333334,
32.35,
26.633333333333333,
13.8,
6.783333333333333,
31.716666666666665,
5.733333333333333,
14.166666666666666,
10.55,
31.966666666666665,
30.4,
28.883333333333333,
9.733333333333333,
11.066666666666666,
31.433333333333334,
24.666666666666668,
27.6,
15.683333333333334,
33.93333333333333,
9.616666666666667,
13.8,
4.65,
10.466666666666669,
35.583333333333336,
6.7,
5.7,
12.9,
8.783333333333333,
49.6,
6.65,
23.58333333333333,
19.433333333333334,
21.416666666666668,
10.883333333333333,
12.333333333333334,
24.7,
13.2,
10.25,
15.366666666666667,
26.116666666666667,
34.46666666666667,
13.266666666666667,
8.516666666666667,
42.66666666666666,
6.933333333333334,
45.96666666666667,
15.133333333333333,
6.65,
13.166666666666666,
14.716666666666669,
45.4,
8.616666666666667,
17.65,
6.533333333333333,
25.466666666666665,
17.05,
34.016666666666666,
26.466666666666665,
9.733333333333333,
5.916666666666667,
8.45,
51.38333333333333,
13.283333333333331,
5.316666666666666,
10.283333333333331,
4.95,
35.666666666666664,
21.683333333333334,
16.266666666666666,
4.933333333333334,
6.75,
30.133333333333333,
9.783333333333331,
9.416666666666666,
25.35,
42.083333333333336,
5.333333333333333,
12.033333333333331,
8.683333333333334,
21.683333333333334,
9.733333333333333,
9.316666666666666,
4.916666666666667,
11.816666666666666,
30.683333333333334,
12.266666666666667,
29.183333333333334,
5.783333333333333,
6.933333333333334,
8.283333333333333,
43.66666666666666,
40.73333333333333,
10.333333333333334,
18.866666666666667,
14,
22.03333333333333,
41.56666666666667,
7.733333333333333,
38.23333333333333,
48.31666666666667
],
"xaxis": "x",
"xbins": {
"end": 92.86666666666666,
"size": 10,
"start": 3.733333333333333
},
"yaxis": "y"
},
{
"autobinx": false,
"histnorm": "probability",
"legendgroup": "问题解决",
"marker": {
"color": "rgb(255, 127, 14)"
},
"name": "问题解决",
"opacity": 0.7,
"type": "histogram",
"x": [
26.816666666666663,
11.25,
11.75,
6.5,
7.466666666666667,
4.15,
32.96666666666667,
8.816666666666666,
8.4,
8.183333333333334,
11.866666666666667,
4.316666666666666,
13.35,
6.816666666666666,
13.5,
7.2,
21.95,
10.383333333333333,
9,
3.716666666666667,
10.766666666666667,
5.783333333333333,
13.233333333333333,
24.73333333333333,
36.18333333333333,
15.95,
18.183333333333334,
23.016666666666666,
7.266666666666667,
4.333333333333333,
7.583333333333333,
20.9,
7.25,
25.75,
4.233333333333333,
7.983333333333333,
11.75,
7.5,
19.383333333333333,
6.15,
33.53333333333333,
3.85,
8.866666666666667,
17.066666666666666,
6.4,
33.53333333333333,
15.55,
35.35,
20.416666666666668,
34.733333333333334,
6.616666666666666,
13.2,
11.3,
21.383333333333333,
37.41666666666666,
8.533333333333333,
6.516666666666667,
5.75,
13.8,
7.716666666666667,
17.833333333333332,
4.45,
15.8,
14.616666666666667,
9.566666666666666,
21.5,
22.28333333333333,
14.116666666666667,
10.1,
37.88333333333333,
12.316666666666666,
21.03333333333333,
6.85,
35.28333333333333,
13.133333333333333,
15.6,
5.983333333333333,
28.716666666666665,
4.183333333333334,
17.283333333333335,
6.533333333333333,
8.2,
9.066666666666666,
4.966666666666667,
11.133333333333333,
30.6,
3.2,
6.283333333333333,
18.53333333333333,
15.45,
19.78333333333333,
10,
11.4,
29.216666666666665,
36.16666666666666,
12.65,
10.933333333333334,
7.633333333333334,
16.65,
21.73333333333333,
4.6,
21.416666666666668,
11.016666666666667,
10.366666666666667,
8.233333333333333,
17.616666666666667,
8.35,
15.45,
13.05,
5.433333333333334,
14.35,
7.416666666666667,
18.933333333333334,
6.833333333333333,
6.25,
4.6,
20.883333333333333,
14.85,
6.75,
8.383333333333333,
13.05,
5.75,
38.06666666666667,
8.883333333333333,
10.183333333333334,
14.616666666666667,
3.8,
16.183333333333334,
14.866666666666667,
8.25,
8.783333333333333,
3.533333333333333,
17.833333333333332,
25.5,
3.4,
1.2166666666666666,
6.2,
7.1,
9.866666666666667,
9.916666666666666,
22.65,
6.6,
11.3,
9.883333333333333,
13.066666666666666,
16.333333333333332,
7.283333333333333,
17.616666666666667,
15.3,
6.866666666666666,
5.183333333333334,
43.96666666666667,
47.7,
51.53333333333333,
21.866666666666667,
23.65,
45.53333333333333,
29.316666666666663,
39.2,
26.58333333333333,
28.183333333333334,
38.55,
51.03333333333333,
36.65,
30.766666666666666,
9.616666666666667,
30.166666666666668,
33.266666666666666,
51.016666666666666,
14.833333333333334,
16.566666666666666,
40.16666666666666,
28.6,
43.71666666666667,
51.38333333333333,
31.116666666666667,
49.91666666666666,
26.116666666666667,
43.11666666666667,
41.86666666666667,
31.3,
51.38333333333333,
13.616666666666667,
29.883333333333333,
26.85,
32.46666666666667,
19.5,
22.45,
33.9,
11.216666666666669,
16.866666666666667,
27.35,
11.1,
7.65,
40.41666666666666,
51.23333333333333,
28.9,
11,
33.71666666666667,
34.28333333333333,
41.833333333333336,
39.46666666666667,
20.05,
16.733333333333334,
45.05,
17.4,
18.5,
29.03333333333333,
24.133333333333333,
17.866666666666667,
49.266666666666666,
17.9,
26.816666666666663,
55.4,
52.91666666666666,
47.48333333333333,
21.866666666666667,
46.71666666666667,
43.61666666666667,
45.91666666666666,
24.73333333333333,
17.233333333333334,
41.583333333333336,
45.18333333333333,
41.2,
47.81666666666667,
30.116666666666667,
28.28333333333333,
32.36666666666667,
49.43333333333333,
9.233333333333333,
19.383333333333333,
25.85,
35.78333333333333,
7.966666666666667,
35.35,
29.15,
40.65,
41.56666666666667,
7.3,
34.95,
3.933333333333333,
42.13333333333333,
28.416666666666668,
48.53333333333333,
31.53333333333333,
35.5,
13.933333333333334,
41.23333333333333,
46.11666666666667,
44.95,
9.616666666666667,
15.4,
37.48333333333333,
30.2,
33.63333333333333,
16.566666666666666,
12.983333333333333,
9.016666666666667,
7.25,
15.35,
8.55,
15.583333333333334,
11.283333333333331,
3.4166666666666665,
6.95,
9.783333333333331,
5,
2.8833333333333333,
4.533333333333333,
19.3,
5.233333333333333,
22.066666666666663,
16.633333333333333,
3.5166666666666666,
5.033333333333333,
9.2,
13.75,
15.5,
19.85,
5.783333333333333,
4.133333333333334,
25.366666666666667,
1.6666666666666667,
5.1,
20.03333333333333,
20.75,
2.4833333333333334,
9.316666666666666,
25.53333333333333,
8.083333333333334,
10.266666666666667,
10.583333333333334,
7.95,
6.383333333333334,
8.566666666666666,
13.933333333333334,
13.7,
23.65,
23.266666666666666,
6.1,
12.15,
17.233333333333334,
8.066666666666666,
15.3,
21.183333333333334,
43.88333333333333,
11.916666666666666,
7.15,
15.533333333333331,
8.766666666666667,
4.533333333333333,
13.4,
25.016666666666666,
5.916666666666667,
2.1166666666666667,
5.333333333333333,
20.166666666666668,
3.583333333333333,
12.666666666666666,
18.45,
18.85,
6.4,
25.666666666666668,
16.25,
8.166666666666666,
4.883333333333334,
6.65,
11.05,
8.333333333333334,
16.433333333333334,
12.666666666666666,
3.7,
8.833333333333334,
17.65,
9.133333333333333,
7.033333333333333,
3.966666666666667,
7.516666666666667,
14.95,
21.35,
2.566666666666667,
14.366666666666667,
23.35,
6.1,
3.716666666666667,
3.733333333333333,
14.1,
20.23333333333333,
4.666666666666667,
13.766666666666667,
15.65,
8.966666666666667,
5.3,
20.633333333333333,
14.383333333333333,
9.35,
27.116666666666667,
3.95,
10.716666666666669,
2.9166666666666665,
4.333333333333333,
20.65,
6.533333333333333,
10.35,
18,
6.333333333333333,
16.783333333333335,
6.833333333333333,
13.65,
9.15,
24.633333333333333,
13.7,
5.433333333333334,
18.183333333333334,
26.78333333333333,
20.48333333333333,
5.133333333333334,
19.48333333333333,
6.866666666666666,
16.35,
19.816666666666663,
7.216666666666667,
7.566666666666666,
19.28333333333333,
20.366666666666667,
8.5,
7.016666666666667,
22.133333333333333,
12.166666666666666,
12.416666666666666,
9.15,
16.6,
13.466666666666669,
4.716666666666667,
35.266666666666666,
8.05,
14.05,
14.216666666666669,
11.416666666666666,
35.516666666666666,
17.766666666666666,
28.15,
28.516666666666666,
3.583333333333333,
6.65,
8.166666666666666,
6.316666666666666,
25.83333333333333,
11.2,
17.333333333333332,
18.3,
17.833333333333332,
25.73333333333333,
11.783333333333331,
3.55,
16.766666666666666,
21.85,
4.7,
7.533333333333333,
4.966666666666667,
20.216666666666665,
6.383333333333334,
8.583333333333334,
12.45,
8.416666666666666,
14.9,
5.55,
9.083333333333334,
16.133333333333333,
15.966666666666669,
15.9,
23.383333333333333,
44.81666666666667,
17.6,
5.4,
4.016666666666667,
21.78333333333333,
9.283333333333331,
15.166666666666666,
16.05,
6.4,
18.683333333333334,
8.483333333333333,
24.15,
9.566666666666666,
28.883333333333333,
3.883333333333333,
10.15,
22.35,
5.433333333333334,
4.25,
19.466666666666665,
9.65,
21.383333333333333,
5.216666666666667,
3.25,
16.216666666666665,
5.6,
15.9,
5.266666666666667,
11.166666666666666,
10.566666666666666,
17.216666666666665,
27.83333333333333,
2.816666666666667,
23.683333333333334,
9.3,
5.166666666666667,
15.666666666666666,
25.066666666666663,
17.983333333333334,
5.65,
1.0833333333333333,
10.6,
8.383333333333333,
5.533333333333333,
3.8333333333333335,
7.2,
4.7,
20.933333333333334,
8.166666666666666,
11.433333333333334,
5.95,
2.566666666666667,
19.416666666666668,
2.2,
9.383333333333333,
11.45,
11.783333333333331,
7.2,
6.466666666666667,
1.7666666666666666,
5.45,
7.35,
3.533333333333333,
2.6166666666666667,
12.7,
4.033333333333333,
7.233333333333333,
17.466666666666665,
10.416666666666666,
2.7666666666666666,
3.2333333333333334,
6.266666666666667,
19.08333333333333,
12.483333333333333,
4.066666666666666,
14.7,
9.85,
19.28333333333333,
8.85,
5.766666666666667,
6.283333333333333,
17.316666666666666
],
"xaxis": "x",
"xbins": {
"end": 55.4,
"size": 10,
"start": 1.0833333333333333
},
"yaxis": "y"
},
{
"legendgroup": "智能计算",
"marker": {
"color": "rgb(31, 119, 180)"
},
"mode": "lines",
"name": "智能计算",
"showlegend": false,
"type": "scatter",
"x": [
3.733333333333333,
3.9115999999999995,
4.0898666666666665,
4.268133333333333,
4.4464,
4.624666666666666,
4.802933333333333,
4.981199999999999,
5.159466666666666,
5.3377333333333326,
5.516,
5.694266666666666,
5.872533333333333,
6.050799999999999,
6.229066666666666,
6.407333333333333,
6.5855999999999995,
6.763866666666665,
6.942133333333333,
7.1204,
7.298666666666666,
7.476933333333332,
7.655199999999999,
7.833466666666666,
8.011733333333332,
8.19,
8.368266666666665,
8.546533333333333,
8.724799999999998,
8.903066666666666,
9.081333333333333,
9.259599999999999,
9.437866666666666,
9.616133333333332,
9.794399999999998,
9.972666666666665,
10.150933333333333,
10.329199999999998,
10.507466666666666,
10.685733333333333,
10.863999999999999,
11.042266666666665,
11.220533333333332,
11.3988,
11.577066666666665,
11.755333333333331,
11.933599999999998,
12.111866666666666,
12.290133333333332,
12.468399999999999,
12.646666666666665,
12.82493333333333,
13.003199999999998,
13.181466666666665,
13.359733333333333,
13.537999999999998,
13.716266666666664,
13.894533333333332,
14.072799999999997,
14.251066666666665,
14.429333333333332,
14.6076,
14.785866666666665,
14.964133333333331,
15.142399999999999,
15.320666666666664,
15.498933333333332,
15.677199999999997,
15.855466666666663,
16.033733333333334,
16.212,
16.390266666666665,
16.56853333333333,
16.7468,
16.925066666666666,
17.10333333333333,
17.2816,
17.459866666666667,
17.638133333333332,
17.816399999999998,
17.994666666666667,
18.172933333333333,
18.3512,
18.529466666666664,
18.70773333333333,
18.886,
19.064266666666665,
19.24253333333333,
19.4208,
19.599066666666666,
19.77733333333333,
19.9556,
20.133866666666666,
20.312133333333332,
20.4904,
20.668666666666667,
20.846933333333332,
21.025199999999998,
21.203466666666667,
21.381733333333333,
21.56,
21.738266666666664,
21.91653333333333,
22.0948,
22.273066666666665,
22.451333333333334,
22.6296,
22.807866666666666,
22.986133333333335,
23.1644,
23.342666666666666,
23.520933333333332,
23.699199999999998,
23.877466666666667,
24.055733333333333,
24.233999999999998,
24.412266666666664,
24.590533333333333,
24.7688,
24.947066666666665,
25.125333333333334,
25.3036,
25.48186666666667,
25.660133333333334,
25.8384,
26.016666666666666,
26.19493333333333,
26.3732,
26.551466666666666,
26.729733333333332,
26.907999999999998,
27.086266666666663,
27.264533333333333,
27.4428,
27.621066666666664,
27.79933333333333,
27.977599999999995,
28.155866666666668,
28.334133333333334,
28.5124,
28.690666666666665,
28.868933333333334,
29.0472,
29.225466666666666,
29.40373333333333,
29.581999999999997,
29.760266666666666,
29.938533333333332,
30.116799999999998,
30.295066666666663,
30.47333333333333,
30.6516,
30.829866666666668,
31.008133333333333,
31.1864,
31.364666666666665,
31.542933333333334,
31.7212,
31.899466666666665,
32.07773333333333,
32.256,
32.434266666666666,
32.61253333333333,
32.7908,
32.96906666666666,
33.14733333333333,
33.325599999999994,
33.50386666666666,
33.682133333333326,
33.8604,
34.038666666666664,
34.21693333333333,
34.395199999999996,
34.57346666666666,
34.75173333333333,
34.93,
35.108266666666665,
35.28653333333333,
35.4648,
35.64306666666666,
35.82133333333333,
35.999599999999994,
36.17786666666667,
36.35613333333333,
36.5344,
36.712666666666664,
36.89093333333333,
37.069199999999995,
37.24746666666667,
37.425733333333326,
37.604,
37.78226666666666,
37.96053333333333,
38.1388,
38.31706666666666,
38.495333333333335,
38.6736,
38.851866666666666,
39.03013333333333,
39.2084,
39.38666666666666,
39.564933333333336,
39.743199999999995,
39.92146666666667,
40.099733333333326,
40.278,
40.456266666666664,
40.63453333333333,
40.812799999999996,
40.99106666666666,
41.169333333333334,
41.3476,
41.525866666666666,
41.70413333333333,
41.8824,
42.06066666666666,
42.238933333333335,
42.417199999999994,
42.59546666666667,
42.773733333333325,
42.952,
43.130266666666664,
43.30853333333333,
43.486799999999995,
43.66506666666666,
43.843333333333334,
44.0216,
44.199866666666665,
44.37813333333333,
44.5564,
44.73466666666666,
44.912933333333335,
45.09119999999999,
45.269466666666666,
45.44773333333333,
45.626,
45.80426666666666,
45.98253333333333,
46.160799999999995,
46.33906666666667,
46.51733333333333,
46.6956,
46.873866666666665,
47.05213333333333,
47.2304,
47.40866666666666,
47.586933333333334,
47.76519999999999,
47.943466666666666,
48.12173333333333,
48.3,
48.47826666666666,
48.65653333333333,
48.834799999999994,
49.01306666666667,
49.191333333333326,
49.3696,
49.547866666666664,
49.72613333333333,
49.9044,
50.08266666666666,
50.260933333333334,
50.43919999999999,
50.617466666666665,
50.79573333333333,
50.974,
51.15226666666666,
51.33053333333333,
51.508799999999994,
51.68706666666667,
51.865333333333325,
52.0436,
52.221866666666656,
52.40013333333333,
52.5784,
52.75666666666666,
52.93493333333333,
53.1132,
53.291466666666665,
53.46973333333333,
53.647999999999996,
53.82626666666666,
54.004533333333335,
54.18279999999999,
54.361066666666666,
54.539333333333325,
54.7176,
54.89586666666666,
55.07413333333333,
55.2524,
55.43066666666666,
55.60893333333333,
55.7872,
55.965466666666664,
56.14373333333333,
56.321999999999996,
56.50026666666666,
56.678533333333334,
56.85679999999999,
57.035066666666665,
57.213333333333324,
57.3916,
57.56986666666666,
57.74813333333333,
57.9264,
58.10466666666666,
58.28293333333333,
58.4612,
58.639466666666664,
58.81773333333333,
58.995999999999995,
59.17426666666666,
59.352533333333334,
59.53079999999999,
59.709066666666665,
59.88733333333332,
60.065599999999996,
60.24386666666666,
60.42213333333333,
60.60039999999999,
60.778666666666666,
60.95693333333333,
61.1352,
61.31346666666666,
61.49173333333333,
61.67,
61.84826666666666,
62.02653333333333,
62.20479999999999,
62.383066666666664,
62.56133333333333,
62.739599999999996,
62.91786666666666,
63.09613333333333,
63.27439999999999,
63.452666666666666,
63.630933333333324,
63.8092,
63.98746666666666,
64.16573333333332,
64.344,
64.52226666666665,
64.70053333333333,
64.87879999999998,
65.05706666666666,
65.23533333333333,
65.41359999999999,
65.59186666666666,
65.77013333333332,
65.94839999999999,
66.12666666666667,
66.30493333333332,
66.4832,
66.66146666666666,
66.83973333333333,
67.018,
67.19626666666666,
67.37453333333333,
67.55279999999999,
67.73106666666666,
67.90933333333332,
68.0876,
68.26586666666665,
68.44413333333333,
68.6224,
68.80066666666666,
68.97893333333333,
69.15719999999999,
69.33546666666666,
69.51373333333333,
69.692,
69.87026666666667,
70.04853333333332,
70.2268,
70.40506666666666,
70.58333333333333,
70.7616,
70.93986666666666,
71.11813333333332,
71.2964,
71.47466666666666,
71.65293333333332,
71.83119999999998,
72.00946666666667,
72.18773333333333,
72.36599999999999,
72.54426666666667,
72.72253333333333,
72.90079999999999,
73.07906666666666,
73.25733333333334,
73.4356,
73.61386666666667,
73.79213333333333,
73.9704,
74.14866666666666,
74.32693333333333,
74.50519999999999,
74.68346666666666,
74.86173333333333,
75.03999999999999,
75.21826666666666,
75.39653333333334,
75.5748,
75.75306666666665,
75.93133333333333,
76.1096,
76.28786666666666,
76.46613333333332,
76.6444,
76.82266666666666,
77.00093333333332,
77.1792,
77.35746666666667,
77.53573333333333,
77.71399999999998,
77.89226666666666,
78.07053333333333,
78.24879999999999,
78.42706666666666,
78.60533333333333,
78.78359999999999,
78.96186666666667,
79.14013333333332,
79.3184,
79.49666666666667,
79.67493333333333,
79.85319999999999,
80.03146666666666,
80.20973333333333,
80.38799999999999,
80.56626666666665,
80.74453333333334,
80.9228,
81.10106666666665,
81.27933333333334,
81.4576,
81.63586666666666,
81.81413333333332,
81.9924,
82.17066666666666,
82.34893333333332,
82.5272,
82.70546666666667,
82.88373333333332,
83.062,
83.24026666666666,
83.41853333333333,
83.59679999999999,
83.77506666666666,
83.95333333333333,
84.13159999999999,
84.30986666666666,
84.48813333333332,
84.6664,
84.84466666666667,
85.02293333333333,
85.20119999999999,
85.37946666666666,
85.55773333333333,
85.73599999999999,
85.91426666666665,
86.09253333333334,
86.2708,
86.44906666666665,
86.62733333333334,
86.8056,
86.98386666666666,
87.16213333333333,
87.3404,
87.51866666666666,
87.69693333333332,
87.87519999999999,
88.05346666666667,
88.23173333333332,
88.41,
88.58826666666666,
88.76653333333333,
88.9448,
89.12306666666666,
89.30133333333333,
89.47959999999999,
89.65786666666666,
89.83613333333332,
90.0144,
90.19266666666667,
90.37093333333333,
90.54919999999998,
90.72746666666667,
90.90573333333333,
91.08399999999999,
91.26226666666665,
91.44053333333333,
91.6188,
91.79706666666665,
91.97533333333332,
92.1536,
92.33186666666666,
92.51013333333333,
92.6884
],
"xaxis": "x",
"y": [
0.1928601244279774,
0.19875400333930313,
0.20465063770814734,
0.2105406090442989,
0.21641433068667038,
0.22226207841731715,
0.22807402221679596,
0.23384025900891667,
0.23955084623456996,
0.24519583608698442,
0.250765310234547,
0.25624941485223274,
0.2616383957788376,
0.266922633614575,
0.2720926785722635,
0.2771392848952665,
0.2820534446566107,
0.28682642075623443,
0.29144977893716567,
0.29591541864649246,
0.3002156025733147,
0.3043429847033239,
0.3082906367382772,
0.31205207273827285,
0.31562127185537076,
0.3189926990386477,
0.3221613236031015,
0.325122635567912,
0.3278726596832149,
0.3304079670787715,
0.3327256844824903,
0.33482350097166264,
0.3366996722348531,
0.3383530223375131,
0.3397829429995097,
0.3409893904076854,
0.34197287960125433,
0.3427344764821485,
0.34327578751625615,
0.3435989472047574,
0.34370660341735854,
0.3436019006910623,
0.3432884616091324,
0.3427703663850036,
0.3420521307850384,
0.341138682532127,
0.3400353363391783,
0.33874776772746,
0.3372819857895364,
0.33564430506016757,
0.33384131666098765,
0.33187985888603144,
0.32976698739531674,
0.32750994518260956,
0.3251161324813689,
0.32259307676958165,
0.31994840302992444,
0.3171898044163798,
0.31432501347221997,
0.31136177403716575,
0.3083078139736284,
0.30517081883334096,
0.3019584065764109,
0.29867810344501644,
0.295337321083703,
0.29194333498756103,
0.28850326434865176,
0.2850240533599067,
0.2815124540245174,
0.27797501050759443,
0.27441804505575873,
0.2708476454993335,
0.26726965434113026,
0.26368965942543693,
0.2601129861708681,
0.256544691341265,
0.2529895583199122,
0.2494520938440244,
0.24593652614876285,
0.24244680446311578,
0.23898659979368703,
0.23555930692700683,
0.23216804757622345,
0.2288156745941622,
0.22550477717159148,
0.22223768693719198,
0.21901648487418224,
0.21584300896773143,
0.21271886249720426,
0.20964542288792842,
0.20662385103841824,
0.20365510104089862,
0.20073993021543293,
0.19787890938091776,
0.1950724332896561,
0.19232073115604364,
0.1896238772140913,
0.18698180124295966,
0.18439429900437151,
0.1818610425406092,
0.1793815902867536,
0.17695539695582005,
0.17458182316042647,
0.17226014473956336,
0.16998956176384594,
0.16776920719730426,
0.16559815519823395,
0.1634754290458816,
0.1614000086837309,
0.15937083787385867,
0.1573868309602393,
0.15544687924196113,
0.15354985696007958,
0.1516946269042564,
0.14988004564743,
0.14810496841852766,
0.14636825362467026,
0.14466876703546094,
0.14300538564278897,
0.14137700121014496,
0.13978252352576723,
0.13822088337401423,
0.13669103523923737,
0.1351919597561382,
0.13372266592012216,
0.1322821930705961,
0.1308696126594665,
0.12948402981634416,
0.12812458472115423,
0.126790453794024,
0.12548085071148216,
0.12419502725718731,
0.1229322740146197,
0.12169192090843396,
0.12047333760049597,
0.1192759337460328,
0.11809915911480404,
0.11694250358176939,
0.11580549699139499,
0.1146877088994922,
0.11358874819631623,
0.11250826261460467,
0.11144593812622601,
0.1104014982312237,
0.10937470314318323,
0.10836534887508346,
0.10737326623005947,
0.10639831970181203,
0.10544040628974606,
0.10449945423426735,
0.10357542167803652,
0.10266829525933475,
0.10177808864403366,
0.10090484100298538,
0.10004861544192414,
0.09920949739120792,
0.09838759296292188,
0.09758302728298439,
0.0967959428059696,
0.09602649762035544,
0.0952748637518345,
0.0945412254721808,
0.09382577762094889,
0.09312872394699219,
0.0924502754764265,
0.09179064891323635,
0.0911500650782317,
0.09052874739150625,
0.08992692040294692,
0.08934480837468595,
0.08878263391869606,
0.0882406166919998,
0.08771897215121174,
0.08721791036736604,
0.08673763490120277,
0.08627834173831798,
0.08584021828281482,
0.08542344240735658,
0.08502818155681129,
0.08465459190200186,
0.08430281753945948,
0.08397298973250701,
0.08366522618850158,
0.08337963036663884,
0.08311629081037249,
0.08287528049824534,
0.08265665620675919,
0.08246045787884065,
0.08228670799149239,
0.08213541091635113,
0.0820065522671174,
0.0819000982281668,
0.08181599485910446,
0.08175416737058168,
0.08171451936734965,
0.08169693205527706,
0.0817012634099028,
0.08172734730502051,
0.08177499260079225,
0.08184398219195796,
0.08193407201782629,
0.08204499003689741,
0.08217643517016693,
0.08232807621836546,
0.08249955075960817,
0.08269046403512761,
0.08290038783193628,
0.08312885937239674,
0.08337538022174773,
0.08363941522563104,
0.08392039149057026,
0.08421769742115626,
0.08453068182837611,
0.08485865312407649,
0.08520087861696182,
0.08555658392578247,
0.08592495252546473,
0.0863051254418511,
0.08669620111047668,
0.08709723541436531,
0.08750724191522372,
0.08792519229161341,
0.08835001699670958,
0.08878060614710562,
0.08921581065281523,
0.08965444359713741,
0.09009528187344076,
0.0905370680841537,
0.09097851270537427,
0.0914182965185176,
0.09185507330835374,
0.09228747282462957,
0.09271410400227512,
0.0931335584329697,
0.09354441407859342,
0.09394523921486748,
0.09433459659129206,
0.09471104779133975,
0.0950731577748061,
0.0954194995822364,
0.09574865917949538,
0.09605924041882025,
0.09634987009112395,
0.09661920304290617,
0.09686592732990655,
0.09708876937859837,
0.09728649912579719,
0.0974579351060427,
0.09760194945602428,
0.09771747280514981,
0.09780349902143202,
0.09785908978215346,
0.09788337893930633,
0.09787557665055589,
0.09783497324745767,
0.09776094281385177,
0.09765294644877107,
0.09751053518979635,
0.09733335257459674,
0.09712113682035342,
0.0968737226029069,
0.09659104241973833,
0.09627312752331577,
0.09592010841385012,
0.09553221488313723,
0.09510977560385417,
0.0946532172614431,
0.09416306322851177,
0.09363993178450179,
0.09308453388620448,
0.09249767049750195,
0.09188022948948629,
0.0912331821248241,
0.09055757914287156,
0.08985454646459576,
0.0891252805387948,
0.08837104335342255,
0.08759315713799577,
0.08679299878506443,
0.08597199402057638,
0.08513161135460941,
0.0842733558454063,
0.08339876271088897,
0.08250939082285871,
0.08160681611987905,
0.0806926249754168,
0.07976840755812395,
0.07883575122123612,
0.07789623395788749,
0.07695141795873545,
0.07600284330762362,
0.07505202185010962,
0.07410043126854944,
0.07314950939604678,
0.0722006487999916,
0.07125519166409426,
0.07031442499581757,
0.06937957618390879,
0.06845180892836467,
0.067532219562639,
0.0666218337852415,
0.06572160381509641,
0.06483240598215907,
0.0639550387618376,
0.06309022125877004,
0.062238592142480904,
0.061400709034410805,
0.06057704834280377,
0.05976800553897392,
0.05897389586557775,
0.05819495546471555,
0.05743134291099947,
0.05668314113217662,
0.05595035969750388,
0.05523293745185649,
0.05453074547153708,
0.053843590315940666,
0.05317121754765183,
0.05251331549220244,
0.05186951920762124,
0.051239414633059394,
0.05062254288518864,
0.050018404670739786,
0.0494264647834848,
0.04884615665414843,
0.04827688692217959,
0.047718039998993426,
0.0471689825932097,
0.04662906816954978,
0.046097641314396406,
0.045574041982548816,
0.04505760960141131,
0.04454768701070377,
0.04404362421776967,
0.043544781950649605,
0.04305053499326899,
0.04256027528933477,
0.04207341480381897,
0.04158938813321252,
0.04110765485803008,
0.04062770163331865,
0.040149044015149016,
0.03967122802322212,
0.039193831441795474,
0.03871646486309872,
0.0382387724792538,
0.03776043263042837,
0.03728115811851686,
0.03680069629705497,
0.03631882894932164,
0.03583537196765667,
0.03535017484792946,
0.034863120013817896,
0.03437412198611248,
0.03388312641263458,
0.03339010897457048,
0.03289507418506418,
0.03239805409580065,
0.031899106927050856,
0.03139831563624937,
0.03089578643965095,
0.03039164730096858,
0.029886046400156088,
0.029379150594660702,
0.028871143884570193,
0.028362225892105474,
0.027852610364900447,
0.027342523711461654,
0.02683220357613511,
0.026321897459840312,
0.025811861391765514,
0.02530235865617826,
0.024793658577493587,
0.024286035365771796,
0.02377976702390065,
0.02327513431685664,
0.022772419802649848,
0.022271906923836026,
0.021773879157839397,
0.021278619223771222,
0.020786408342952385,
0.0202975255499593,
0.019812247050710694,
0.019330845623891955,
0.018853590061880247,
0.018380744647278253,
0.01791256866118671,
0.017449315919439802,
0.01699123433318662,
0.01653856549042636,
0.01609154425537678,
0.015650398382880244,
0.015215348145413001,
0.014786605970658135,
0.01436437608802019,
0.013948854182895765,
0.013540227057956208,
0.013138672301144752,
0.012744357960526066,
0.012357442226552063,
0.011978073122709484,
0.011606388205892194,
0.011242514278185047,
0.010886567112050834,
0.010538651191176742,
0.010198859469453396,
0.009867273150727138,
0.009543961492082696,
0.009228981633475684,
0.008922378456543348,
0.008624184475375829,
0.008334419761929984,
0.008053091908618248,
0.007780196030401495,
0.007515714808467211,
0.00725961857728181,
0.00701186545647446,
0.006772401528642374,
0.0065411610637713434,
0.006318066790544195,
0.00610303021436993,
0.0058959519815141165,
0.00569672228825206,
0.005505221333507812,
0.005321319812988386,
0.005144879452382763,
0.00497575357677213,
0.004813787713000055,
0.004658820221382266,
0.004510682952801544,
0.004369201926938166,
0.004234198027134817,
0.004105487707190194,
0.003982883705220393,
0.003866195759624337,
0.0037552313221408716,
0.003649796262990462,
0.0035496955631549748,
0.003454733988964612,
0.0033647167443289537,
0.0032794500961693704,
0.003198741968878458,
0.003122402503947586,
0.0030502445812598234,
0.0029820842989408637,
0.0029177414090884573,
0.0028570397071572416,
0.0027998073732546447,
0.0027458772640996457,
0.0026950871549030445,
0.0026472799309398293,
0.0026023037290952055,
0.002560012030169456,
0.002520263703217695,
0.0024829230036719756,
0.0024478595274411642,
0.002414948123601541,
0.0023840687686750837,
0.002355106405837278,
0.0023279507526991136,
0.0023024960815648814,
0.0022786409762760077,
0.0022562880699095616,
0.0022353437677063224,
0.0022157179596572745,
0.0021973237271785268,
0.002180077048253769,
0.002163896505321306,
0.0021487030000320274,
0.0021344194788066617,
0.0021209706728794755,
0.0021082828562337974,
0.002096283624516834,
0.0020849016976713006,
0.002074066748644241,
0.0020637092601340098,
0.0020537604109199126,
0.0020441519928907715,
0.002034816359454292,
0.0020256864055737327,
0.0020166955792475837,
0.002007777923826943,
0.0019988681501589343,
0.001989901737157876,
0.0019808150590431136,
0.0019715455371479332,
0.001962031813900994,
0.001952213946313921,
0.001942033616078477,
0.0019314343531863117,
0.001920361769835525,
0.0019087638012819912,
0.0018965909502303081,
0.0018837965313392164,
0.001870336912438992,
0.0018561717491222336,
0.0018412642094735479,
0.0018255811858452378,
0.0018090934907632143,
0.0017917760342568713
],
"yaxis": "y"
},
{
"legendgroup": "问题解决",
"marker": {
"color": "rgb(255, 127, 14)"
},
"mode": "lines",
"name": "问题解决",
"showlegend": false,
"type": "scatter",
"x": [
1.0833333333333333,
1.1919666666666666,
1.3006,
1.4092333333333333,
1.5178666666666665,
1.6264999999999998,
1.7351333333333332,
1.8437666666666666,
1.9524,
2.061033333333333,
2.169666666666666,
2.2782999999999998,
2.3869333333333334,
2.4955666666666665,
2.6041999999999996,
2.712833333333333,
2.821466666666667,
2.9300999999999995,
3.038733333333333,
3.1473666666666666,
3.2559999999999993,
3.364633333333333,
3.4732666666666665,
3.5819,
3.6905333333333328,
3.7991666666666664,
3.9078,
4.0164333333333335,
4.125066666666666,
4.2337,
4.342333333333333,
4.450966666666666,
4.5596,
4.668233333333333,
4.776866666666666,
4.8854999999999995,
4.994133333333333,
5.102766666666666,
5.211399999999999,
5.320033333333333,
5.428666666666666,
5.537299999999999,
5.645933333333333,
5.7545666666666655,
5.8632,
5.971833333333333,
6.080466666666666,
6.1891,
6.2977333333333325,
6.406366666666666,
6.514999999999999,
6.623633333333332,
6.732266666666666,
6.8408999999999995,
6.949533333333333,
7.058166666666666,
7.166799999999999,
7.275433333333332,
7.384066666666666,
7.492699999999999,
7.601333333333333,
7.709966666666666,
7.818599999999999,
7.927233333333333,
8.035866666666667,
8.144499999999999,
8.253133333333333,
8.361766666666666,
8.4704,
8.579033333333333,
8.687666666666667,
8.7963,
8.904933333333332,
9.013566666666666,
9.1222,
9.230833333333333,
9.339466666666667,
9.4481,
9.556733333333334,
9.665366666666667,
9.774,
9.882633333333333,
9.991266666666666,
10.0999,
10.208533333333333,
10.317166666666665,
10.425799999999999,
10.534433333333332,
10.643066666666668,
10.751700000000001,
10.860333333333333,
10.968966666666667,
11.0776,
11.186233333333334,
11.294866666666667,
11.4035,
11.512133333333333,
11.620766666666666,
11.7294,
11.838033333333334,
11.946666666666665,
12.055299999999999,
12.163933333333333,
12.272566666666666,
12.3812,
12.489833333333333,
12.598466666666667,
12.7071,
12.815733333333334,
12.924366666666666,
13.033,
13.141633333333333,
13.250266666666667,
13.3589,
13.467533333333332,
13.576166666666666,
13.6848,
13.793433333333333,
13.902066666666666,
14.010699999999998,
14.119333333333334,
14.227966666666667,
14.3366,
14.445233333333334,
14.553866666666666,
14.6625,
14.771133333333333,
14.879766666666667,
14.9884,
15.097033333333332,
15.205666666666666,
15.3143,
15.422933333333333,
15.531566666666667,
15.640199999999998,
15.748833333333332,
15.857466666666665,
15.9661,
16.074733333333334,
16.183366666666664,
16.291999999999998,
16.40063333333333,
16.509266666666665,
16.6179,
16.726533333333332,
16.835166666666666,
16.9438,
17.052433333333333,
17.161066666666663,
17.269699999999997,
17.37833333333333,
17.486966666666664,
17.595599999999997,
17.70423333333333,
17.812866666666665,
17.921499999999995,
18.030133333333332,
18.138766666666662,
18.2474,
18.35603333333333,
18.464666666666663,
18.5733,
18.68193333333333,
18.790566666666667,
18.899199999999997,
19.00783333333333,
19.116466666666664,
19.225099999999998,
19.33373333333333,
19.442366666666665,
19.550999999999995,
19.659633333333332,
19.768266666666662,
19.8769,
19.98553333333333,
20.094166666666663,
20.2028,
20.31143333333333,
20.420066666666667,
20.528699999999997,
20.63733333333333,
20.745966666666664,
20.854599999999998,
20.96323333333333,
21.071866666666665,
21.180499999999995,
21.289133333333332,
21.397766666666662,
21.5064,
21.61503333333333,
21.723666666666663,
21.832299999999996,
21.94093333333333,
22.049566666666667,
22.158199999999997,
22.26683333333333,
22.375466666666664,
22.484099999999998,
22.59273333333333,
22.701366666666665,
22.809999999999995,
22.918633333333332,
23.027266666666662,
23.1359,
23.24453333333333,
23.353166666666663,
23.461799999999997,
23.57043333333333,
23.679066666666664,
23.787699999999997,
23.89633333333333,
24.004966666666665,
24.113599999999998,
24.22223333333333,
24.330866666666665,
24.439499999999995,
24.548133333333332,
24.656766666666663,
24.765399999999996,
24.87403333333333,
24.982666666666663,
25.091299999999997,
25.19993333333333,
25.30856666666666,
25.417199999999998,
25.52583333333333,
25.634466666666665,
25.7431,
25.85173333333333,
25.960366666666665,
26.068999999999996,
26.177633333333333,
26.286266666666663,
26.394899999999996,
26.50353333333333,
26.612166666666663,
26.720799999999997,
26.82943333333333,
26.93806666666666,
27.046699999999998,
27.15533333333333,
27.263966666666665,
27.3726,
27.48123333333333,
27.589866666666666,
27.698499999999996,
27.807133333333333,
27.915766666666663,
28.024399999999996,
28.13303333333333,
28.241666666666664,
28.350299999999997,
28.45893333333333,
28.56756666666666,
28.676199999999998,
28.784833333333328,
28.893466666666665,
29.0021,
29.11073333333333,
29.219366666666666,
29.327999999999996,
29.436633333333333,
29.545266666666663,
29.653899999999997,
29.76253333333333,
29.871166666666664,
29.979799999999997,
30.08843333333333,
30.19706666666666,
30.305699999999998,
30.414333333333328,
30.522966666666665,
30.631599999999995,
30.74023333333333,
30.848866666666666,
30.957499999999996,
31.066133333333333,
31.174766666666663,
31.283399999999997,
31.39203333333333,
31.500666666666664,
31.609299999999994,
31.71793333333333,
31.82656666666666,
31.9352,
32.04383333333333,
32.15246666666666,
32.2611,
32.36973333333333,
32.478366666666666,
32.586999999999996,
32.69563333333333,
32.80426666666666,
32.9129,
33.02153333333333,
33.13016666666667,
33.2388,
33.347433333333335,
33.456066666666665,
33.5647,
33.67333333333333,
33.78196666666667,
33.8906,
33.99923333333333,
34.107866666666666,
34.2165,
34.32513333333333,
34.43376666666667,
34.5424,
34.65103333333333,
34.75966666666666,
34.868300000000005,
34.976933333333335,
35.085566666666665,
35.194199999999995,
35.30283333333333,
35.41146666666667,
35.5201,
35.62873333333333,
35.73736666666667,
35.846,
35.954633333333334,
36.06326666666667,
36.1719,
36.28053333333333,
36.38916666666666,
36.497800000000005,
36.606433333333335,
36.715066666666665,
36.823699999999995,
36.93233333333333,
37.04096666666667,
37.1496,
37.25823333333333,
37.36686666666667,
37.4755,
37.584133333333334,
37.69276666666667,
37.8014,
37.91003333333333,
38.01866666666666,
38.127300000000005,
38.235933333333335,
38.344566666666665,
38.453199999999995,
38.56183333333333,
38.67046666666667,
38.7791,
38.88773333333333,
38.99636666666667,
39.105,
39.213633333333334,
39.32226666666667,
39.4309,
39.53953333333333,
39.64816666666666,
39.756800000000005,
39.865433333333335,
39.974066666666666,
40.082699999999996,
40.19133333333333,
40.29996666666667,
40.4086,
40.51723333333333,
40.62586666666667,
40.7345,
40.843133333333334,
40.951766666666664,
41.0604,
41.16903333333333,
41.27766666666666,
41.386300000000006,
41.494933333333336,
41.603566666666666,
41.712199999999996,
41.82083333333333,
41.92946666666667,
42.0381,
42.14673333333333,
42.25536666666667,
42.364,
42.472633333333334,
42.581266666666664,
42.6899,
42.79853333333333,
42.90716666666666,
43.015800000000006,
43.124433333333336,
43.233066666666666,
43.341699999999996,
43.45033333333333,
43.55896666666667,
43.6676,
43.77623333333333,
43.88486666666667,
43.9935,
44.102133333333335,
44.210766666666665,
44.3194,
44.42803333333333,
44.53666666666666,
44.645300000000006,
44.753933333333336,
44.862566666666666,
44.971199999999996,
45.07983333333333,
45.18846666666667,
45.2971,
45.40573333333333,
45.51436666666667,
45.623,
45.731633333333335,
45.840266666666665,
45.9489,
46.05753333333333,
46.16616666666666,
46.2748,
46.383433333333336,
46.492066666666666,
46.600699999999996,
46.70933333333333,
46.81796666666667,
46.9266,
47.03523333333333,
47.14386666666667,
47.2525,
47.361133333333335,
47.469766666666665,
47.5784,
47.68703333333333,
47.79566666666666,
47.90429999999999,
48.012933333333336,
48.121566666666666,
48.230199999999996,
48.33883333333333,
48.447466666666664,
48.5561,
48.66473333333333,
48.77336666666667,
48.882,
48.99063333333333,
49.099266666666665,
49.2079,
49.31653333333333,
49.42516666666666,
49.53379999999999,
49.64243333333334,
49.75106666666667,
49.8597,
49.968333333333334,
50.076966666666664,
50.1856,
50.29423333333333,
50.40286666666667,
50.5115,
50.62013333333333,
50.728766666666665,
50.8374,
50.94603333333333,
51.05466666666666,
51.16329999999999,
51.27193333333334,
51.38056666666667,
51.4892,
51.597833333333334,
51.706466666666664,
51.8151,
51.92373333333333,
52.03236666666667,
52.141,
52.24963333333333,
52.358266666666665,
52.4669,
52.57553333333333,
52.68416666666666,
52.79279999999999,
52.90143333333334,
53.01006666666667,
53.1187,
53.227333333333334,
53.335966666666664,
53.4446,
53.55323333333333,
53.66186666666667,
53.7705,
53.87913333333333,
53.987766666666666,
54.0964,
54.20503333333333,
54.31366666666666,
54.42229999999999,
54.53093333333334,
54.63956666666667,
54.7482,
54.85683333333333,
54.965466666666664,
55.0741,
55.18273333333333,
55.29136666666667
],
"xaxis": "x",
"y": [
0.17165765964429486,
0.17749679219242193,
0.18341092095800343,
0.18939504677205082,
0.19544392790656745,
0.20155208878979225,
0.2077138296672458,
0.21392323718614117,
0.22017419587612885,
0.22646040049487048,
0.23277536920257744,
0.23911245752545165,
0.24546487306395362,
0.2518256908980005,
0.25818786963762186,
0.26454426806426234,
0.27088766230484873,
0.2772107634779576,
0.2835062357489405,
0.289766714728687,
0.2959848261488573,
0.3021532047449112,
0.3082645132770667,
0.31431146161849866,
0.320286825839582,
0.32618346721684743,
0.33199435109548864,
0.3377125655347951,
0.34333133966674145,
0.3488440616991085,
0.3542442964960249,
0.3595258026705702,
0.36468254912615466,
0.36970873098570417,
0.37459878485029635,
0.3793474033316663,
0.38394954880608345,
0.3884004663403239,
0.39269569574387986,
0.39683108270515555,
0.40080278897311333,
0.40460730154970714,
0.4082414408623898,
0.4117023678900547,
0.41498759021986803,
0.4180949670166402,
0.421022712890585,
0.4237694006535139,
0.4263339629577688,
0.428715692816354,
0.43091424300692316,
0.43292962436638205,
0.43476220298691204,
0.43641269632822055,
0.4378821682646816,
0.43917202308983877,
0.44028399850439537,
0.44122015761737715,
0.44198287999355035,
0.44257485178346256,
0.4429990549755503,
0.44325875581275437,
0.443357492418816,
0.4432990616820438,
0.44308750544676934,
0.4427270960648872,
0.4422223213619365,
0.44157786907397134,
0.4407986108130737,
0.4398895856207612,
0.4388559831697089,
0.43770312667513056,
0.4364364555779191,
0.4350615080621024,
0.4335839034694532,
0.4320093246740918,
0.4303435004797346,
0.4285921881017873,
0.42676115579579404,
0.4248561656928562,
0.42288295690149014,
0.4208472289340199,
0.4187546255140128,
0.41661071881944983,
0.41442099421429407,
0.412190835518911,
0.4099255108673186,
0.40763015919667467,
0.40530977741156743,
0.40296920826271887,
0.40061312897657125,
0.39824604066896074,
0.3958722585726499,
0.39349590310498067,
0.3911208917982611,
0.3887509321117872,
0.3863895151406034,
0.38403991023225703,
0.3817051605189402,
0.37938807936847285,
0.37709124775374187,
0.3748170125362721,
0.37256748565581965,
0.3703445442140712,
0.3681498314368387,
0.36598475849554735,
0.36385050716530787,
0.361748033293537,
0.3596780710498586,
0.35764113792501184,
0.35563754044363155,
0.35366738055310926,
0.35173056264832947,
0.34982680118983833,
0.347955628871052,
0.3461164052883842,
0.3443083260666816,
0.342530432391184,
0.3407816208962623,
0.3390606538605294,
0.33736616965752964,
0.33569669341108893,
0.33405064780455085,
0.332426363993561,
0.3308220925727217,
0.3292360145473808,
0.32766625226300744,
0.32611088024599727,
0.3245679359114089,
0.3230354300949603,
0.3215113573686508,
0.3199937061015975,
0.3184804682300193,
0.3169696487028376,
0.3154592745719658,
0.31394740369910246,
0.31243213305364465,
0.31091160657919614,
0.3093840226090473,
0.30784764081392285,
0.3063007886681994,
0.30474186742367454,
0.3031693575828196,
0.30158182386621074,
0.2999779196715271,
0.29835639102411293,
0.2967160800215551,
0.2950559277771036,
0.29337497686895486,
0.29167237330449036,
0.2899473680104568,
0.28819931786179903,
0.28642768626343884,
0.2846320433006356,
0.2828120654748202,
0.2809675350427683,
0.27909833897786457,
0.2772044675728708,
0.275286012704125,
0.27334316577744594,
0.27137621537621065,
0.26938554463213715,
0.26737162833921546,
0.26533502983102725,
0.2632763976414031,
0.26119646196793905,
0.25909603095743017,
0.25697598683170353,
0.25483728187173643,
0.25268093427728555,
0.25050802391857535,
0.24831968799589568,
0.2461171166222555,
0.24390154834354943,
0.24167426561001776,
0.23943659021212438,
0.23718987869337366,
0.23493551775200935,
0.23267491964300369,
0.23040951759129735,
0.22814076122679589,
0.22587011205130345,
0.22359903894723,
0.2213290137376907,
0.2190615068073831,
0.21679798279350598,
0.21453989635585163,
0.21228868803515777,
0.21004578020873774,
0.20781257315242874,
0.20559044121787187,
0.20338072913416633,
0.2011847484429385,
0.19900377407587633,
0.19683904108375377,
0.19469174152592153,
0.19256302152917276,
0.1904539785247425,
0.18836565867204103,
0.18629905447747938,
0.18425510261643646,
0.1822346819660581,
0.18023861185612877,
0.17826765054473195,
0.17632249392482838,
0.17440377446718425,
0.17251206040434233,
0.1706478551594774,
0.16881159702307996,
0.16700365907942005,
0.1652243493837014,
0.16347391138971282,
0.1617525246266074,
0.16006030562225895,
0.1583973090693795,
0.15676352922933154,
0.15515890156727272,
0.15358330461098677,
0.1520365620244629,
0.15051844488602453,
0.14902867415955673,
0.14756692334618898,
0.1461328213026332,
0.1447259552112885,
0.14334587368620777,
0.14199208999809,
0.14066408540061612,
0.13936131253971404,
0.1380831989267089,
0.13682915045580016,
0.1355985549459347,
0.1343907856868775,
0.13320520496917396,
0.132041167577713,
0.13089802422876504,
0.129775124930671,
0.12867182224880458,
0.1275874744560292,
0.12652144855058026,
0.12547312312418704,
0.12444189106422568,
0.12342716207482876,
0.12242836500310411,
0.12144494995796577,
0.12047639021053345,
0.11952218386658879,
0.1185818553031977,
0.11765495636330363,
0.11674106730382558,
0.1158397974945935,
0.11495078586726404,
0.1140737011151896,
0.11320824164704696,
0.11235413529884808,
0.11151113881074994,
0.110679037076824,
0.10985764217763144,
0.10904679220708537,
0.1082463499065964,
0.10745620112094885,
0.10667625309167403,
0.10590643260489233,
0.10514668401167028,
0.10439696713985933,
0.10365725511717,
0.10292753212584119,
0.10220779110972668,
0.10149803145489505,
0.10079825666494817,
0.10010847205220016,
0.09942868246560392,
0.09875889007590127,
0.09809909223787289,
0.09744927944880347,
0.0968094334213524,
0.09617952528793586,
0.09555951395249937,
0.09494934460419277,
0.09434894740596013,
0.09375823636946375,
0.09317710842603871,
0.0926054427015978,
0.09204310000153593,
0.09148992250977381,
0.09094573370413347,
0.09041033848826227,
0.08988352353836271,
0.08936505786102862,
0.08885469355657137,
0.08835216678035385,
0.08785719889286506,
0.08736949778754108,
0.08688875938374907,
0.08641466927084672,
0.08594690448787695,
0.08548513542223515,
0.08502902780958514,
0.08457824481639849,
0.08413244918576485,
0.08369130542656804,
0.08325448202576273,
0.08282165366329843,
0.08239250340924817,
0.08196672488289676,
0.08154402435391421,
0.08112412276630443,
0.08070675766655136,
0.08029168501828035,
0.07987868088681363,
0.07946754297820144,
0.0790580920186453,
0.0786501729616926,
0.0782436560121465,
0.07783843745729138,
0.07743444029776712,
0.07703161467221716,
0.07662993807166464,
0.07622941534142648,
0.07583007847023952,
0.07543198616811461,
0.07503522323626433,
0.07463989973421675,
0.07424614995094607,
0.07385413118848284,
0.0734640223680172,
0.07307602246993988,
0.07269034882059923,
0.07230723523973898,
0.07192693006364649,
0.0715496940599519,
0.07117579825078267,
0.07080552166158494,
0.07043914901336903,
0.0700769683764262,
0.06971926880368678,
0.06936633796186088,
0.06901845977830831,
0.06867591212125346,
0.06833896453046447,
0.06800787601490149,
0.0676828929330805,
0.06736424697102687,
0.06705215323171182,
0.06674680844877626,
0.06644838933618677,
0.0661570510842198,
0.06587292601086475,
0.0655961223763902,
0.0653267233674237,
0.06506478625548799,
0.06481034173351835,
0.06456339343246892,
0.06432391761871695,
0.06409186307160115,
0.0638671511390971,
0.06364967596834697,
0.06343930490653414,
0.06323587906643499,
0.06303921404988996,
0.06284910082143853,
0.06266530672343845,
0.06248757662316944,
0.062315634181686494,
0.062149183233558364,
0.06198790926609116,
0.06183148098620493,
0.06167955196279781,
0.06153176233219705,
0.06138774055415937,
0.06124710520583852,
0.06110946680118689,
0.06097442962339153,
0.06084159355816055,
0.060710555915973054,
0.06058091323176941,
0.06045226303099501,
0.0603242055514016,
0.06019634541056432,
0.06006829320966618,
0.05993966706474809,
0.05981009405729821,
0.05967921159676727,
0.05954666868833078,
0.05941212709997798,
0.059275262423777494,
0.059135765026951656,
0.058993340889181095,
0.0588477123233465,
0.05869861857770255,
0.05854581631825676,
0.058389079990893336,
0.058228202063537335,
0.05806299314939197,
0.0578932820129983,
0.05771891546156424,
0.05753975812467815,
0.057355692126167895,
0.05716661665248071,
0.056972447422541345,
0.05677311606459839,
0.05656856940608385,
0.05635876868298791,
0.056143688675695795,
0.05592331677862841,
0.05569765201139304,
0.05546670397945942,
0.05523049179265256,
0.05498904294997167,
0.05474239219942412,
0.05449058038168608,
0.05423365326647804,
0.05397166039056496,
0.053704653906260905,
0.05343268744923288,
0.05315581503426009,
0.05287408998740848,
0.052587563922833966,
0.05229628577211955,
0.05200030087369484,
0.05169965012947213,
0.05139436923537046,
0.05108448799188086,
0.050770029700264785,
0.05045101064936778,
0.050127439697379136,
0.049799317952178526,
0.04946663855318485,
0.049129386556868895,
0.04878753892731033,
0.04844106463238025,
0.04808992484531649,
0.04773407325063601,
0.04737345645250711,
0.047008014482883,
0.046637681405891626,
0.04626238601419034,
0.045882052612226,
0.04549660188061238,
0.04510595181514432,
0.044710018733316065,
0.044308718340621896,
0.043901966848369264,
0.04348968213426622,
0.043071784936630164,
0.0426482000727319,
0.04221885767152434,
0.041783694410827445,
0.04134265474893631,
0.04089569214060389,
0.04044277022741444,
0.03998386399271616,
0.03951896087151189,
0.03904806180602274,
0.03857118223803516,
0.03808835302960786,
0.037599621304260915,
0.03710505120137568,
0.03660472453720621,
0.03609874136662959,
0.03558722044053725,
0.035070299554589034,
0.03454813578590226,
0.03402090561512882,
0.03348880493226873,
0.03295204892547808,
0.03241087185303726,
0.031865526699549264,
0.031316284718323546,
0.0307634348627692,
0.030207283110450962,
0.029648151684262335,
0.029086378175916045,
0.028522314577655417,
0.0279563262287302,
0.027388790683759406,
0.02682009651061709,
0.0262506420259179,
0.025680833976546434,
0.02511108617596689,
0.024541818104261905,
0.023973453480988234,
0.023406418819992773,
0.02284114197531527,
0.022278050687211167,
0.021717571137160427,
0.021160126520495624,
0.020606135644979012,
0.020056011563298736,
0.019510160247035484,
0.018968979309181226,
0.018432856781778573,
0.017902169954695714,
0.017377284280964366,
0.016858552353497404,
0.016346312957366944,
0.015840890201179906,
0.015342592730431452,
0.014851713025063459,
0.014368526782803238,
0.013893292389219774
],
"yaxis": "y"
},
{
"legendgroup": "智能计算",
"marker": {
"color": "rgb(31, 119, 180)",
"symbol": "line-ns-open"
},
"mode": "markers",
"name": "智能计算",
"showlegend": false,
"type": "scatter",
"x": [
26.85,
11.133333333333333,
14.083333333333334,
6.866666666666666,
18.5,
8.283333333333333,
12,
12.45,
12.1,
17.7,
26.216666666666665,
21.73333333333333,
7.25,
6.916666666666667,
27.383333333333333,
11.616666666666667,
8.5,
17.266666666666666,
10.866666666666667,
27,
7.35,
9.116666666666667,
10.366666666666667,
10.616666666666667,
13.316666666666666,
11.883333333333333,
19.05,
13.816666666666666,
6.533333333333333,
12.4,
6.85,
6.683333333333334,
12.933333333333334,
6.716666666666667,
10.283333333333331,
13.083333333333334,
12.716666666666669,
7.65,
16.783333333333335,
14.7,
6.716666666666667,
5.233333333333333,
30,
10.516666666666667,
6.883333333333334,
10.116666666666667,
12.916666666666666,
12.183333333333334,
10.25,
14.266666666666667,
12.95,
5.233333333333333,
21.83333333333333,
18.416666666666668,
17.516666666666666,
10.333333333333334,
14.433333333333334,
21.616666666666667,
15.7,
7.616666666666666,
6.183333333333334,
7.6,
18.25,
7.916666666666667,
15.683333333333334,
5.683333333333334,
10.783333333333331,
9.35,
8.1,
9.166666666666666,
9.083333333333334,
11.8,
22.433333333333334,
8.583333333333334,
15.166666666666666,
11.233333333333333,
12.35,
18.466666666666665,
6.633333333333334,
9.233333333333333,
21.15,
12.266666666666667,
15.733333333333333,
3.733333333333333,
8.166666666666666,
9.916666666666666,
10.733333333333333,
8.616666666666667,
17.083333333333332,
16.433333333333334,
7.433333333333334,
11.466666666666669,
7.816666666666666,
8.933333333333334,
19.73333333333333,
6.5,
5.416666666666667,
6.383333333333334,
5.816666666666666,
19.9,
5.883333333333334,
9.4,
18.316666666666663,
12.233333333333333,
9.616666666666667,
18.85,
10.116666666666667,
8.533333333333333,
21.83333333333333,
7.616666666666666,
13.633333333333333,
22.216666666666665,
10.416666666666666,
11.616666666666667,
21.98333333333333,
9.75,
5.8,
11.3,
9.233333333333333,
13.5,
7.916666666666667,
6.05,
8.1,
10.583333333333334,
10.3,
9.25,
13.15,
12.35,
12.766666666666667,
11.85,
15.316666666666666,
9.866666666666667,
18.8,
12.816666666666666,
10.766666666666667,
9.016666666666667,
12.133333333333333,
16.7,
12.483333333333333,
17.45,
14.383333333333333,
8.616666666666667,
20.2,
12.716666666666669,
9.866666666666667,
9.65,
11.516666666666667,
21.7,
10.95,
12.033333333333331,
38.46666666666667,
52.56666666666667,
43.63333333333333,
48.68333333333333,
55.266666666666666,
58.11666666666667,
50.2,
63.13333333333333,
92.86666666666666,
56.38333333333333,
49.53333333333333,
56.61666666666667,
54.35,
51.28333333333333,
47.63333333333333,
65.81666666666666,
69.73333333333333,
65.06666666666666,
46.98333333333333,
50.4,
49.81666666666667,
42.05,
49.16666666666666,
47.43333333333333,
52.63333333333333,
61.93333333333333,
44.516666666666666,
67.65,
54.15,
52.6,
61.06666666666667,
55.016666666666666,
68.36666666666666,
54.9,
47.55,
54.73333333333333,
50.583333333333336,
47.03333333333333,
49.3,
74.36666666666666,
49.4,
48.06666666666667,
53.43333333333333,
66.96666666666667,
50.21666666666667,
45.06666666666667,
56.21666666666667,
73.25,
44.4,
63.25,
54.15,
47.71666666666667,
61.3,
54.78333333333333,
52.15,
63.65,
45.28333333333333,
63.28333333333333,
34.36666666666667,
50.18333333333333,
47.75,
72.98333333333333,
46.56666666666667,
53.4,
45.766666666666666,
22.83333333333333,
56.53333333333333,
52.5,
47.46666666666667,
51.68333333333333,
71.08333333333333,
39.06666666666667,
43.11666666666667,
51.46666666666667,
54.11666666666667,
49.98333333333333,
68.46666666666667,
44.43333333333333,
41.61666666666667,
47.53333333333333,
66.23333333333333,
62.21666666666667,
50.48333333333333,
62.583333333333336,
26.266666666666666,
64.66666666666667,
49.98333333333333,
15.133333333333333,
41.68333333333333,
36.91666666666666,
47.21666666666667,
63.8,
61.6,
58.8,
52.11666666666667,
48.5,
69.05,
55.86666666666667,
83.43333333333334,
57.81666666666667,
51.583333333333336,
46.6,
61.43333333333333,
46.91666666666666,
60.78333333333333,
51.41666666666666,
31.216666666666665,
9.3,
7.083333333333333,
17.466666666666665,
6.4,
27.166666666666668,
7.733333333333333,
12.5,
18.9,
22.633333333333333,
11.016666666666667,
7.9,
8.416666666666666,
5.516666666666667,
9.283333333333331,
20.716666666666665,
21.766666666666666,
34.06666666666667,
21.516666666666666,
13.883333333333333,
9.65,
13.066666666666666,
12.833333333333334,
20.766666666666666,
29.08333333333333,
24.48333333333333,
7.133333333333334,
34.21666666666667,
11.266666666666667,
34.6,
29.33333333333333,
20.116666666666667,
5.166666666666667,
15.95,
21.95,
9.883333333333333,
19.1,
14.266666666666667,
21.366666666666667,
9.216666666666669,
11.616666666666667,
40.71666666666667,
18.6,
23.75,
29.48333333333333,
32.96666666666667,
12.15,
12.85,
18.166666666666668,
9.983333333333333,
30.883333333333333,
18.2,
29.133333333333333,
39.25,
25.7,
17.383333333333333,
23.816666666666663,
16.5,
21.916666666666668,
4.633333333333334,
9.016666666666667,
19.03333333333333,
15.65,
7.7,
21.48333333333333,
13.45,
33.733333333333334,
12.3,
28.366666666666667,
29.433333333333334,
10.8,
6.983333333333333,
9.483333333333333,
40.1,
34.45,
8.183333333333334,
28.03333333333333,
13.066666666666666,
8.483333333333333,
19.15,
10.583333333333334,
17.9,
9.133333333333333,
6.416666666666667,
16.533333333333335,
21.78333333333333,
5.35,
12.933333333333334,
25.35,
11.45,
5.516666666666667,
20.316666666666663,
37.766666666666666,
21.23333333333333,
12.733333333333333,
36.91666666666666,
40.38333333333333,
6.65,
7.783333333333333,
15.5,
34.56666666666667,
13.25,
32.36666666666667,
6.8,
5.633333333333334,
7.266666666666667,
11.316666666666666,
40.46666666666667,
9.183333333333334,
11.433333333333334,
18.316666666666663,
8.683333333333334,
39.5,
15.933333333333334,
29.75,
27.03333333333333,
34.7,
6.266666666666667,
10.516666666666667,
24.433333333333334,
37.65,
15.783333333333331,
9.85,
26.933333333333334,
12.366666666666667,
24.15,
26.7,
10.283333333333331,
9.466666666666669,
40,
39.71666666666667,
10.983333333333333,
13.683333333333334,
37.7,
21.65,
52.28333333333333,
6.283333333333333,
52.21666666666667,
29.066666666666663,
7.1,
28.433333333333334,
33.78333333333333,
25.683333333333334,
3.85,
9.3,
27.366666666666667,
26.166666666666668,
44.35,
21.666666666666668,
7.183333333333334,
6.766666666666667,
11.466666666666669,
5.883333333333334,
40.36666666666667,
17.166666666666668,
35.31666666666667,
28.316666666666663,
41.06666666666667,
15.333333333333334,
17.4,
8.183333333333334,
32.35,
26.633333333333333,
13.8,
6.783333333333333,
31.716666666666665,
5.733333333333333,
14.166666666666666,
10.55,
31.966666666666665,
30.4,
28.883333333333333,
9.733333333333333,
11.066666666666666,
31.433333333333334,
24.666666666666668,
27.6,
15.683333333333334,
33.93333333333333,
9.616666666666667,
13.8,
4.65,
10.466666666666669,
35.583333333333336,
6.7,
5.7,
12.9,
8.783333333333333,
49.6,
6.65,
23.58333333333333,
19.433333333333334,
21.416666666666668,
10.883333333333333,
12.333333333333334,
24.7,
13.2,
10.25,
15.366666666666667,
26.116666666666667,
34.46666666666667,
13.266666666666667,
8.516666666666667,
42.66666666666666,
6.933333333333334,
45.96666666666667,
15.133333333333333,
6.65,
13.166666666666666,
14.716666666666669,
45.4,
8.616666666666667,
17.65,
6.533333333333333,
25.466666666666665,
17.05,
34.016666666666666,
26.466666666666665,
9.733333333333333,
5.916666666666667,
8.45,
51.38333333333333,
13.283333333333331,
5.316666666666666,
10.283333333333331,
4.95,
35.666666666666664,
21.683333333333334,
16.266666666666666,
4.933333333333334,
6.75,
30.133333333333333,
9.783333333333331,
9.416666666666666,
25.35,
42.083333333333336,
5.333333333333333,
12.033333333333331,
8.683333333333334,
21.683333333333334,
9.733333333333333,
9.316666666666666,
4.916666666666667,
11.816666666666666,
30.683333333333334,
12.266666666666667,
29.183333333333334,
5.783333333333333,
6.933333333333334,
8.283333333333333,
43.66666666666666,
40.73333333333333,
10.333333333333334,
18.866666666666667,
14,
22.03333333333333,
41.56666666666667,
7.733333333333333,
38.23333333333333,
48.31666666666667
],
"xaxis": "x",
"y": [
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算"
],
"yaxis": "y2"
},
{
"legendgroup": "问题解决",
"marker": {
"color": "rgb(255, 127, 14)",
"symbol": "line-ns-open"
},
"mode": "markers",
"name": "问题解决",
"showlegend": false,
"type": "scatter",
"x": [
26.816666666666663,
11.25,
11.75,
6.5,
7.466666666666667,
4.15,
32.96666666666667,
8.816666666666666,
8.4,
8.183333333333334,
11.866666666666667,
4.316666666666666,
13.35,
6.816666666666666,
13.5,
7.2,
21.95,
10.383333333333333,
9,
3.716666666666667,
10.766666666666667,
5.783333333333333,
13.233333333333333,
24.73333333333333,
36.18333333333333,
15.95,
18.183333333333334,
23.016666666666666,
7.266666666666667,
4.333333333333333,
7.583333333333333,
20.9,
7.25,
25.75,
4.233333333333333,
7.983333333333333,
11.75,
7.5,
19.383333333333333,
6.15,
33.53333333333333,
3.85,
8.866666666666667,
17.066666666666666,
6.4,
33.53333333333333,
15.55,
35.35,
20.416666666666668,
34.733333333333334,
6.616666666666666,
13.2,
11.3,
21.383333333333333,
37.41666666666666,
8.533333333333333,
6.516666666666667,
5.75,
13.8,
7.716666666666667,
17.833333333333332,
4.45,
15.8,
14.616666666666667,
9.566666666666666,
21.5,
22.28333333333333,
14.116666666666667,
10.1,
37.88333333333333,
12.316666666666666,
21.03333333333333,
6.85,
35.28333333333333,
13.133333333333333,
15.6,
5.983333333333333,
28.716666666666665,
4.183333333333334,
17.283333333333335,
6.533333333333333,
8.2,
9.066666666666666,
4.966666666666667,
11.133333333333333,
30.6,
3.2,
6.283333333333333,
18.53333333333333,
15.45,
19.78333333333333,
10,
11.4,
29.216666666666665,
36.16666666666666,
12.65,
10.933333333333334,
7.633333333333334,
16.65,
21.73333333333333,
4.6,
21.416666666666668,
11.016666666666667,
10.366666666666667,
8.233333333333333,
17.616666666666667,
8.35,
15.45,
13.05,
5.433333333333334,
14.35,
7.416666666666667,
18.933333333333334,
6.833333333333333,
6.25,
4.6,
20.883333333333333,
14.85,
6.75,
8.383333333333333,
13.05,
5.75,
38.06666666666667,
8.883333333333333,
10.183333333333334,
14.616666666666667,
3.8,
16.183333333333334,
14.866666666666667,
8.25,
8.783333333333333,
3.533333333333333,
17.833333333333332,
25.5,
3.4,
1.2166666666666666,
6.2,
7.1,
9.866666666666667,
9.916666666666666,
22.65,
6.6,
11.3,
9.883333333333333,
13.066666666666666,
16.333333333333332,
7.283333333333333,
17.616666666666667,
15.3,
6.866666666666666,
5.183333333333334,
43.96666666666667,
47.7,
51.53333333333333,
21.866666666666667,
23.65,
45.53333333333333,
29.316666666666663,
39.2,
26.58333333333333,
28.183333333333334,
38.55,
51.03333333333333,
36.65,
30.766666666666666,
9.616666666666667,
30.166666666666668,
33.266666666666666,
51.016666666666666,
14.833333333333334,
16.566666666666666,
40.16666666666666,
28.6,
43.71666666666667,
51.38333333333333,
31.116666666666667,
49.91666666666666,
26.116666666666667,
43.11666666666667,
41.86666666666667,
31.3,
51.38333333333333,
13.616666666666667,
29.883333333333333,
26.85,
32.46666666666667,
19.5,
22.45,
33.9,
11.216666666666669,
16.866666666666667,
27.35,
11.1,
7.65,
40.41666666666666,
51.23333333333333,
28.9,
11,
33.71666666666667,
34.28333333333333,
41.833333333333336,
39.46666666666667,
20.05,
16.733333333333334,
45.05,
17.4,
18.5,
29.03333333333333,
24.133333333333333,
17.866666666666667,
49.266666666666666,
17.9,
26.816666666666663,
55.4,
52.91666666666666,
47.48333333333333,
21.866666666666667,
46.71666666666667,
43.61666666666667,
45.91666666666666,
24.73333333333333,
17.233333333333334,
41.583333333333336,
45.18333333333333,
41.2,
47.81666666666667,
30.116666666666667,
28.28333333333333,
32.36666666666667,
49.43333333333333,
9.233333333333333,
19.383333333333333,
25.85,
35.78333333333333,
7.966666666666667,
35.35,
29.15,
40.65,
41.56666666666667,
7.3,
34.95,
3.933333333333333,
42.13333333333333,
28.416666666666668,
48.53333333333333,
31.53333333333333,
35.5,
13.933333333333334,
41.23333333333333,
46.11666666666667,
44.95,
9.616666666666667,
15.4,
37.48333333333333,
30.2,
33.63333333333333,
16.566666666666666,
12.983333333333333,
9.016666666666667,
7.25,
15.35,
8.55,
15.583333333333334,
11.283333333333331,
3.4166666666666665,
6.95,
9.783333333333331,
5,
2.8833333333333333,
4.533333333333333,
19.3,
5.233333333333333,
22.066666666666663,
16.633333333333333,
3.5166666666666666,
5.033333333333333,
9.2,
13.75,
15.5,
19.85,
5.783333333333333,
4.133333333333334,
25.366666666666667,
1.6666666666666667,
5.1,
20.03333333333333,
20.75,
2.4833333333333334,
9.316666666666666,
25.53333333333333,
8.083333333333334,
10.266666666666667,
10.583333333333334,
7.95,
6.383333333333334,
8.566666666666666,
13.933333333333334,
13.7,
23.65,
23.266666666666666,
6.1,
12.15,
17.233333333333334,
8.066666666666666,
15.3,
21.183333333333334,
43.88333333333333,
11.916666666666666,
7.15,
15.533333333333331,
8.766666666666667,
4.533333333333333,
13.4,
25.016666666666666,
5.916666666666667,
2.1166666666666667,
5.333333333333333,
20.166666666666668,
3.583333333333333,
12.666666666666666,
18.45,
18.85,
6.4,
25.666666666666668,
16.25,
8.166666666666666,
4.883333333333334,
6.65,
11.05,
8.333333333333334,
16.433333333333334,
12.666666666666666,
3.7,
8.833333333333334,
17.65,
9.133333333333333,
7.033333333333333,
3.966666666666667,
7.516666666666667,
14.95,
21.35,
2.566666666666667,
14.366666666666667,
23.35,
6.1,
3.716666666666667,
3.733333333333333,
14.1,
20.23333333333333,
4.666666666666667,
13.766666666666667,
15.65,
8.966666666666667,
5.3,
20.633333333333333,
14.383333333333333,
9.35,
27.116666666666667,
3.95,
10.716666666666669,
2.9166666666666665,
4.333333333333333,
20.65,
6.533333333333333,
10.35,
18,
6.333333333333333,
16.783333333333335,
6.833333333333333,
13.65,
9.15,
24.633333333333333,
13.7,
5.433333333333334,
18.183333333333334,
26.78333333333333,
20.48333333333333,
5.133333333333334,
19.48333333333333,
6.866666666666666,
16.35,
19.816666666666663,
7.216666666666667,
7.566666666666666,
19.28333333333333,
20.366666666666667,
8.5,
7.016666666666667,
22.133333333333333,
12.166666666666666,
12.416666666666666,
9.15,
16.6,
13.466666666666669,
4.716666666666667,
35.266666666666666,
8.05,
14.05,
14.216666666666669,
11.416666666666666,
35.516666666666666,
17.766666666666666,
28.15,
28.516666666666666,
3.583333333333333,
6.65,
8.166666666666666,
6.316666666666666,
25.83333333333333,
11.2,
17.333333333333332,
18.3,
17.833333333333332,
25.73333333333333,
11.783333333333331,
3.55,
16.766666666666666,
21.85,
4.7,
7.533333333333333,
4.966666666666667,
20.216666666666665,
6.383333333333334,
8.583333333333334,
12.45,
8.416666666666666,
14.9,
5.55,
9.083333333333334,
16.133333333333333,
15.966666666666669,
15.9,
23.383333333333333,
44.81666666666667,
17.6,
5.4,
4.016666666666667,
21.78333333333333,
9.283333333333331,
15.166666666666666,
16.05,
6.4,
18.683333333333334,
8.483333333333333,
24.15,
9.566666666666666,
28.883333333333333,
3.883333333333333,
10.15,
22.35,
5.433333333333334,
4.25,
19.466666666666665,
9.65,
21.383333333333333,
5.216666666666667,
3.25,
16.216666666666665,
5.6,
15.9,
5.266666666666667,
11.166666666666666,
10.566666666666666,
17.216666666666665,
27.83333333333333,
2.816666666666667,
23.683333333333334,
9.3,
5.166666666666667,
15.666666666666666,
25.066666666666663,
17.983333333333334,
5.65,
1.0833333333333333,
10.6,
8.383333333333333,
5.533333333333333,
3.8333333333333335,
7.2,
4.7,
20.933333333333334,
8.166666666666666,
11.433333333333334,
5.95,
2.566666666666667,
19.416666666666668,
2.2,
9.383333333333333,
11.45,
11.783333333333331,
7.2,
6.466666666666667,
1.7666666666666666,
5.45,
7.35,
3.533333333333333,
2.6166666666666667,
12.7,
4.033333333333333,
7.233333333333333,
17.466666666666665,
10.416666666666666,
2.7666666666666666,
3.2333333333333334,
6.266666666666667,
19.08333333333333,
12.483333333333333,
4.066666666666666,
14.7,
9.85,
19.28333333333333,
8.85,
5.766666666666667,
6.283333333333333,
17.316666666666666
],
"xaxis": "x",
"y": [
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决",
"问题解决"
],
"yaxis": "y2"
}
],
"layout": {
"barmode": "overlay",
"hovermode": "closest",
"legend": {
"traceorder": "reversed"
},
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
},
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
},
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"pie": [
{
"automargin": true,
"type": "pie"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"autotypenumbers": "strict",
"coloraxis": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"title": {
"standoff": 15
},
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"title": {
"standoff": 15
},
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"xaxis": {
"anchor": "y2",
"domain": [
0,
1
],
"range": [
0,
100
],
"zeroline": false
},
"yaxis": {
"anchor": "free",
"domain": [
0.35,
1
],
"position": 0
},
"yaxis2": {
"anchor": "x",
"domain": [
0,
0.25
],
"dtick": 1,
"showticklabels": false
}
}
}
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 42,
"source": [
"x1_ary, _ = np.histogram(x1, bins=[0,10,20,30,40,50,60])\n",
"x1_list = list(x1_ary)\n",
"x1_list.append(x1_sum - x1_ary.sum())\n",
"x1_list, x1_list[0]+x1_list[1], x1_list[0]+x1_list[1]+x1_list[2]\n"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"([131, 157, 71, 38, 51, 39, 29], 288, 359)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 42
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 43,
"source": [
"x2_ary, _ = np.histogram(x2, bins=[0,10,20,30,40,50,60])\n",
"x2_list = list(x2_ary)\n",
"x2_list.append(x2_sum - x2_ary.sum())\n",
"x2_list, x2_list[0]+x2_list[1], x2_list[0]+x2_list[1]+x2_list[2]"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"([201, 161, 78, 37, 30, 8, 0], 362, 440)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 43
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 30,
"source": [
"colors = [\n",
" '#1f77b4', # muted blue\n",
" '#ff7f0e', # safety orange\n",
" '#2ca02c', # cooked asparagus green\n",
" '#d62728', # brick red\n",
" '#9467bd', # muted purple\n",
" '#8c564b', # chestnut brown\n",
" '#e377c2', # raspberry yogurt pink\n",
" '#7f7f7f', # middle gray\n",
" '#bcbd22', # curry yellow-green\n",
" '#17becf' # blue-teal\n",
"]\n",
"colors[0:7]\n",
"import plotly\n",
"plotly.colors.qualitative.Plotly"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"['#636EFA',\n",
" '#EF553B',\n",
" '#00CC96',\n",
" '#AB63FA',\n",
" '#FFA15A',\n",
" '#19D3F3',\n",
" '#FF6692',\n",
" '#B6E880',\n",
" '#FF97FF',\n",
" '#FECB52']"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 30
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 31,
"source": [
"import plotly as py\n",
"import plotly.graph_objs as go\n",
"pyplt=py.offline.plot\n",
"labels=['0~10分钟','10~20分钟','20~30分钟','30~40分钟','40~50分钟', '5060分钟', '超过60分钟']\n",
"values=x1_list\n",
"trace=[go.Pie(labels=labels,values=values)]\n",
"layout=go.Layout(\n",
" title='智能计算做题时间分布比例图(当日)'\n",
")\n",
"fig=go.Figure(data=trace,layout=layout)\n",
"fig.update_traces(hoverinfo='label+percent',\n",
"# textinfo='value', \n",
" textfont_size=20, marker=dict(colors=plotly.colors.qualitative.Plotly[0:7], line=dict(color='#000000', width=2)))\n",
"pyplt(fig,filename='plot/单日智能计算时间分布饼图.html')\n",
"offline.iplot(fig) "
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"hoverinfo": "label+percent",
"labels": [
"0~10分钟",
"10~20分钟",
"20~30分钟",
"30~40分钟",
"40~50分钟",
"5060分钟",
"超过60分钟"
],
"marker": {
"colors": [
"#636EFA",
"#EF553B",
"#00CC96",
"#AB63FA",
"#FFA15A",
"#19D3F3",
"#FF6692"
],
"line": {
"color": "#000000",
"width": 2
}
},
"textfont": {
"size": 20
},
"type": "pie",
"values": [
131,
157,
71,
38,
51,
39,
29
]
}
],
"layout": {
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
},
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
},
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"pie": [
{
"automargin": true,
"type": "pie"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"autotypenumbers": "strict",
"coloraxis": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"title": {
"standoff": 15
},
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"title": {
"standoff": 15
},
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"title": {
"text": "智能计算做题时间分布比例图(当日)"
}
}
}
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 32,
"source": [
"import plotly as py\n",
"import plotly.graph_objs as go\n",
"pyplt=py.offline.plot\n",
"labels=['0~10分钟','10~20分钟','20~30分钟','30~40分钟','40~50分钟', '5060分钟', '超过60分钟']\n",
"values=x2_list\n",
"trace=[go.Pie(labels=labels,values=values)]\n",
"layout=go.Layout(\n",
" title='问题解决做题时间分布比例图(当日)'\n",
")\n",
"fig=go.Figure(data=trace,layout=layout)\n",
"fig.update_traces(hoverinfo='label+percent',\n",
"# textinfo='value', \n",
" textfont_size=20, marker=dict(colors=plotly.colors.qualitative.Plotly[0:7], line=dict(color='#000000', width=2)))\n",
"pyplt(fig,filename='plot/问题解决时间分布饼图.html')\n",
"offline.iplot(fig) "
],
"outputs": [
{
"output_type": "display_data",
"data": {
"application/vnd.plotly.v1+json": {
"config": {
"linkText": "Export to plot.ly",
"plotlyServerURL": "https://plot.ly",
"showLink": false
},
"data": [
{
"hoverinfo": "label+percent",
"labels": [
"0~10分钟",
"10~20分钟",
"20~30分钟",
"30~40分钟",
"40~50分钟",
"5060分钟",
"超过60分钟"
],
"marker": {
"colors": [
"#636EFA",
"#EF553B",
"#00CC96",
"#AB63FA",
"#FFA15A",
"#19D3F3",
"#FF6692"
],
"line": {
"color": "#000000",
"width": 2
}
},
"textfont": {
"size": 20
},
"type": "pie",
"values": [
201,
161,
78,
37,
30,
8,
0
]
}
],
"layout": {
"template": {
"data": {
"bar": [
{
"error_x": {
"color": "#2a3f5f"
},
"error_y": {
"color": "#2a3f5f"
},
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
},
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "bar"
}
],
"barpolar": [
{
"marker": {
"line": {
"color": "#E5ECF6",
"width": 0.5
},
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "barpolar"
}
],
"carpet": [
{
"aaxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"baxis": {
"endlinecolor": "#2a3f5f",
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"minorgridcolor": "white",
"startlinecolor": "#2a3f5f"
},
"type": "carpet"
}
],
"choropleth": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "choropleth"
}
],
"contour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "contour"
}
],
"contourcarpet": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "contourcarpet"
}
],
"heatmap": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmap"
}
],
"heatmapgl": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "heatmapgl"
}
],
"histogram": [
{
"marker": {
"pattern": {
"fillmode": "overlay",
"size": 10,
"solidity": 0.2
}
},
"type": "histogram"
}
],
"histogram2d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2d"
}
],
"histogram2dcontour": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "histogram2dcontour"
}
],
"mesh3d": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"type": "mesh3d"
}
],
"parcoords": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "parcoords"
}
],
"pie": [
{
"automargin": true,
"type": "pie"
}
],
"scatter": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter"
}
],
"scatter3d": [
{
"line": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatter3d"
}
],
"scattercarpet": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattercarpet"
}
],
"scattergeo": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergeo"
}
],
"scattergl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattergl"
}
],
"scattermapbox": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scattermapbox"
}
],
"scatterpolar": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolar"
}
],
"scatterpolargl": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterpolargl"
}
],
"scatterternary": [
{
"marker": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"type": "scatterternary"
}
],
"surface": [
{
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
},
"colorscale": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"type": "surface"
}
],
"table": [
{
"cells": {
"fill": {
"color": "#EBF0F8"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"header": {
"fill": {
"color": "#C8D4E3"
},
"line": {
"color": "white"
}
},
"type": "table"
}
]
},
"layout": {
"annotationdefaults": {
"arrowcolor": "#2a3f5f",
"arrowhead": 0,
"arrowwidth": 1
},
"autotypenumbers": "strict",
"coloraxis": {
"colorbar": {
"outlinewidth": 0,
"ticks": ""
}
},
"colorscale": {
"diverging": [
[
0,
"#8e0152"
],
[
0.1,
"#c51b7d"
],
[
0.2,
"#de77ae"
],
[
0.3,
"#f1b6da"
],
[
0.4,
"#fde0ef"
],
[
0.5,
"#f7f7f7"
],
[
0.6,
"#e6f5d0"
],
[
0.7,
"#b8e186"
],
[
0.8,
"#7fbc41"
],
[
0.9,
"#4d9221"
],
[
1,
"#276419"
]
],
"sequential": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
],
"sequentialminus": [
[
0,
"#0d0887"
],
[
0.1111111111111111,
"#46039f"
],
[
0.2222222222222222,
"#7201a8"
],
[
0.3333333333333333,
"#9c179e"
],
[
0.4444444444444444,
"#bd3786"
],
[
0.5555555555555556,
"#d8576b"
],
[
0.6666666666666666,
"#ed7953"
],
[
0.7777777777777778,
"#fb9f3a"
],
[
0.8888888888888888,
"#fdca26"
],
[
1,
"#f0f921"
]
]
},
"colorway": [
"#636efa",
"#EF553B",
"#00cc96",
"#ab63fa",
"#FFA15A",
"#19d3f3",
"#FF6692",
"#B6E880",
"#FF97FF",
"#FECB52"
],
"font": {
"color": "#2a3f5f"
},
"geo": {
"bgcolor": "white",
"lakecolor": "white",
"landcolor": "#E5ECF6",
"showlakes": true,
"showland": true,
"subunitcolor": "white"
},
"hoverlabel": {
"align": "left"
},
"hovermode": "closest",
"mapbox": {
"style": "light"
},
"paper_bgcolor": "white",
"plot_bgcolor": "#E5ECF6",
"polar": {
"angularaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"radialaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"scene": {
"xaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"yaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
},
"zaxis": {
"backgroundcolor": "#E5ECF6",
"gridcolor": "white",
"gridwidth": 2,
"linecolor": "white",
"showbackground": true,
"ticks": "",
"zerolinecolor": "white"
}
},
"shapedefaults": {
"line": {
"color": "#2a3f5f"
}
},
"ternary": {
"aaxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"baxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
},
"bgcolor": "#E5ECF6",
"caxis": {
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": ""
}
},
"title": {
"x": 0.05
},
"xaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"title": {
"standoff": 15
},
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
},
"yaxis": {
"automargin": true,
"gridcolor": "white",
"linecolor": "white",
"ticks": "",
"title": {
"standoff": 15
},
"zerolinecolor": "white",
"zerolinewidth": 2
}
}
},
"title": {
"text": "问题解决做题时间分布比例图(当日)"
}
}
}
},
"metadata": {}
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 以下找出偷懒学校排名"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"首先对偷懒学生(做题时间十分钟以下),添加列'lazy',真值为'1'"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"source": [
"# df_main.loc[0, 'interval_minutes']\n",
"df_main.columns\n",
"df_main.iloc[0,17]"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"26.85"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 33
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 34,
"source": [
"lazy_list = []\n",
"for row in range(len(df_main)):\n",
" if df_main.iloc[row, 17] <= 10:\n",
" lazy_list.append(1)\n",
" else:\n",
" lazy_list.append(0)\n",
"if 'lazy' not in df_main.columns:\n",
" df_main.insert(len(df_main.columns), 'lazy', lazy_list)"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 35,
"source": [
"school_list =[tup[0] for tup in list(df_main.groupby('school'))] \n",
"df_school_list = [tup[1] for tup in list(df_main.groupby('school'))] "
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 36,
"source": [
"school_total_list = [len(df) for df in df_school_list]\n"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 37,
"source": [
"df_lazy_count = pd.DataFrame(df_main.groupby('school')['lazy'].sum())\n",
"df_total_count = pd.DataFrame(df_main.groupby('school')['lazy'].count())"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 38,
"source": [
"df_lazy_count.insert(len(df_lazy_count.columns), 'total', list(df_total_count.loc[:, 'lazy']))\n",
"df_res = df_lazy_count"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 39,
"source": [
"ritio_list = []\n",
"for row in range(len(df_res)):\n",
" ritio_list.append(float(df_res.iloc[row, 0]) / float(df_res.iloc[row, 1]))\n",
"df_res.insert(len(df_res.columns), 'ritio', ritio_list)"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 40,
"source": [
"df_res.sort_values(by = 'lazy', ascending=False).to_excel('./output/学生偷懒状况(按学校分类)(当日).xlsx')"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 41,
"source": [
"df_res.sort_values(by = 'lazy', ascending=False)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
" lazy total ritio\n",
"school \n",
"绵阳高新区实验中学 331 822 0.402676\n",
"四川省绵阳市安州中学 8 214 0.037383\n",
"四川省绵阳中学 7 10 0.700000\n",
"三台一中 4 17 0.235294\n",
"南山中学 3 3 1.000000\n",
"江油中学 2 3 0.666667\n",
"四川省北川中学 1 4 0.250000\n",
"四川省盐亭中学 1 2 0.500000\n",
"四川省绵阳实验高级中学 0 1 0.000000\n",
"开元中学 0 4 0.000000\n",
"绵阳东辰国际学校 0 2 0.000000"
],
"text/html": "<div>\n<style scoped>\n .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n vertical-align: middle;\n }\n\n .dataframe tbody tr th {\n vertical-align: top;\n }\n\n .dataframe thead th {\n text-align: right;\n }\n</style>\n<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n <thead>\n <tr style=\"text-align: right;\">\n <th></th>\n <th>lazy</th>\n <th>total</th>\n <th>ritio</th>\n </tr>\n <tr>\n <th>school</th>\n <th></th>\n <th></th>\n <th></th>\n </tr>\n </thead>\n <tbody>\n <tr>\n <th>绵阳高新区实验中学</th>\n <td>331</td>\n <td>822</td>\n <td>0.402676</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>四川省绵阳市安州中学</th>\n <td>8</td>\n <td>214</td>\n <td>0.037383</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>四川省绵阳中学</th>\n <td>7</td>\n <td>10</td>\n <td>0.700000</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>三台一中</th>\n <td>4</td>\n <td>17</td>\n <td>0.235294</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>南山中学</th>\n <td>3</td>\n <td>3</td>\n <td>1.000000</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>江油中学</th>\n <td>2</td>\n <td>3</td>\n <td>0.666667</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>四川省北川中学</th>\n <td>1</td>\n <td>4</td>\n <td>0.250000</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>四川省盐亭中学</th>\n <td>1</td>\n <td>2</td>\n <td>0.500000</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>四川省绵阳实验高级中学</th>\n <td>0</td>\n <td>1</td>\n <td>0.000000</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>开元中学</th>\n <td>0</td>\n <td>4</td>\n <td>0.000000</td>\n </tr>\n <tr>\n <th>绵阳东辰国际学校</th>\n <td>0</td>\n <td>2</td>\n <td>0.000000</td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n</div>"
},
"metadata": {},
"execution_count": 41
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"source": [],
"outputs": [],
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"interpreter": {
"hash": "be3a0175ef9952a30e10c7aa3f2137d621db0c1ee36e8101671841bcc4797871"
},
"kernelspec": {
"name": "python3",
"display_name": "Python 3.8.8 64-bit ('base': conda)"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.8.8"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 5
}