opendata/20210723/main_single_day.ipynb

9274 lines
241 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": 1,
"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": 2,
"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": 3,
"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": 4,
"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/90000101404 ticket-user mianyang/智能计算素养 90000101404 \n",
"1 mianyang/智能计算素养/90000101409 ticket-user mianyang/智能计算素养 90000101409 \n",
"2 mianyang/智能计算素养/90000101412 ticket-user mianyang/智能计算素养 90000101412 \n",
"3 mianyang/智能计算素养/90000101415 ticket-user mianyang/智能计算素养 90000101415 \n",
"4 mianyang/智能计算素养/90000101422 ticket-user mianyang/智能计算素养 90000101422 \n",
"... ... ... ... ... \n",
"1190 mianyang/高中教师问卷/99981040028 ticket-user mianyang/高中教师问卷 99981040028 \n",
"1191 mianyang/高中校长问卷/99903010002 ticket-user mianyang/高中校长问卷 99903010002 \n",
"1192 mianyang/高中校长问卷/99903020001 ticket-user mianyang/高中校长问卷 99903020001 \n",
"1193 mianyang/高中校长问卷/99903020002 ticket-user mianyang/高中校长问卷 99903020002 \n",
"1194 mianyang/高中校长问卷/99981010001 ticket-user mianyang/高中校长问卷 99981010001 \n",
"\n",
" start_time expire_time \\\n",
"0 2021-07-23T19:59:42+08:00 2021-07-23T23:19:42+08:00 \n",
"1 2021-07-23T19:33:18+08:00 2021-07-23T22:53:18+08:00 \n",
"2 2021-07-23T20:06:46+08:00 2021-07-23T23:26:46+08:00 \n",
"3 2021-07-23T20:00:53+08:00 2021-07-23T23:20:53+08:00 \n",
"4 2021-07-23T20:08:57+08:00 2021-07-23T23:28:57+08:00 \n",
"... ... ... \n",
"1190 2021-07-23T09:53:20+08:00 2021-07-24T09:53:20+08:00 \n",
"1191 2021-07-23T19:20:43+08:00 2021-07-24T19:20:43+08:00 \n",
"1192 2021-07-23T20:30:10+08:00 2021-07-24T20:30:10+08:00 \n",
"1193 2021-07-23T20:13:03+08:00 2021-07-24T20:13:03+08:00 \n",
"1194 2021-07-23T17:01:46+08:00 2021-07-24T17:01:46+08:00 \n",
"\n",
" stop_time mobile_alert \\\n",
"0 2021-07-23T20:47:39+08:00 NaN \n",
"1 2021-07-23T20:21:27+08:00 NaN \n",
"2 2021-07-23T20:45:30+08:00 NaN \n",
"3 2021-07-23T20:56:21+08:00 NaN \n",
"4 2021-07-23T21:13:38+08:00 NaN \n",
"... ... ... \n",
"1190 2021-07-23T10:02:49+08:00 NaN \n",
"1191 2021-07-23T19:34:51+08:00 NaN \n",
"1192 2021-07-23T20:59:25+08:00 NaN \n",
"1193 2021-07-23T21:02:19+08:00 NaN \n",
"1194 2021-07-23T17:19:22+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",
"1190 [\"{\\\"basic\\\":[1,2,6,2,6,2,3,2,3,2,6,8,4,4,4,3,... \n",
"1191 [\"{\\\"basic\\\":[[1260,80],1120,[1000,120,1000],4... \n",
"1192 [\"{\\\"basic\\\":[[3600,212],8000,[8200,2000,6200]... \n",
"1193 [\"{\\\"basic\\\":[[3500,206],8888.8,[8120.8,675.8,... \n",
"1194 [\"{\\\"basic\\\":[[4921,321],7610,[7752,486,7266],... \n",
"\n",
" user_agent client_ip \\\n",
"0 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.144.159 \n",
"1 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.144.131 \n",
"2 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.144.153 \n",
"3 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.144.191 \n",
"4 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.144.144 \n",
"... ... ... \n",
"1190 Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi... 61.157.98.107 \n",
"1191 Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Appl... 171.221.148.21 \n",
"1192 Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebK... 61.157.138.2 \n",
"1193 Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebK... 220.166.29.118 \n",
"1194 Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.3... 61.157.98.52 \n",
"\n",
" school tag \\\n",
"0 南山中学 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... \n",
"1 南山中学 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... \n",
"2 南山中学 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... \n",
"3 南山中学 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... \n",
"4 南山中学 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... \n",
"... ... ... \n",
"1190 江油外国语学校 教师 \n",
"1191 四川省绵阳市丰谷中学 校长 \n",
"1192 绵阳东辰国际学校 校长 \n",
"1193 绵阳东辰国际学校 校长 \n",
"1194 江油中学 校长 \n",
"\n",
" name owner state is_parent interval_minutes lazy \n",
"0 廖云添 mianyang NaN 0 47.950000 0 \n",
"1 张冰然 mianyang NaN 0 48.150000 0 \n",
"2 王晴云 mianyang NaN 0 38.733333 0 \n",
"3 方虹杰 mianyang NaN 0 55.466667 0 \n",
"4 张鑫洋 mianyang NaN 0 64.683333 0 \n",
"... ... ... ... ... ... ... \n",
"1190 郭俊木 mianyang NaN 0 9.483333 1 \n",
"1191 胡用金(主管教学的副校长) mianyang NaN 0 14.133333 0 \n",
"1192 徐来先 mianyang NaN 0 29.250000 0 \n",
"1193 孙宾 mianyang NaN 0 49.266667 0 \n",
"1194 勾红蔚 mianyang NaN 0 17.600000 0 \n",
"\n",
"[1195 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/90000101404</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养</td>\n",
" <td>90000101404</td>\n",
" <td>2021-07-23T19:59:42+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T23:19:42+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:47:39+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>61.157.144.159</td>\n",
" <td>南山中学</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>廖云添</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>47.950000</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1</th>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养/90000101409</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养</td>\n",
" <td>90000101409</td>\n",
" <td>2021-07-23T19:33:18+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T22:53:18+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:21:27+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>61.157.144.131</td>\n",
" <td>南山中学</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>张冰然</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>48.150000</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>2</th>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养/90000101412</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养</td>\n",
" <td>90000101412</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:06:46+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T23:26:46+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:45:30+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>61.157.144.153</td>\n",
" <td>南山中学</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>王晴云</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>38.733333</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>3</th>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养/90000101415</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养</td>\n",
" <td>90000101415</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:00:53+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T23:20:53+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:56:21+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>61.157.144.191</td>\n",
" <td>南山中学</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>方虹杰</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>55.466667</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>4</th>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养/90000101422</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/智能计算素养</td>\n",
" <td>90000101422</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:08:57+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T23:28:57+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T21:13:38+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>61.157.144.144</td>\n",
" <td>南山中学</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>张鑫洋</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>64.683333</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>1190</th>\n",
" <td>mianyang/高中教师问卷/99981040028</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/高中教师问卷</td>\n",
" <td>99981040028</td>\n",
" <td>2021-07-23T09:53:20+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-24T09:53:20+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T10:02:49+08:00</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>[\"{\\\"basic\\\":[1,2,6,2,6,2,3,2,3,2,6,8,4,4,4,3,...</td>\n",
" <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKi...</td>\n",
" <td>61.157.98.107</td>\n",
" <td>江油外国语学校</td>\n",
" <td>教师</td>\n",
" <td>郭俊木</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>9.483333</td>\n",
" <td>1</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1191</th>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷/99903010002</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷</td>\n",
" <td>99903010002</td>\n",
" <td>2021-07-23T19:20:43+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-24T19:20:43+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T19:34:51+08:00</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>[\"{\\\"basic\\\":[[1260,80],1120,[1000,120,1000],4...</td>\n",
" <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Appl...</td>\n",
" <td>171.221.148.21</td>\n",
" <td>四川省绵阳市丰谷中学</td>\n",
" <td>校长</td>\n",
" <td>胡用金(主管教学的副校长)</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>14.133333</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1192</th>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷/99903020001</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷</td>\n",
" <td>99903020001</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:30:10+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-24T20:30:10+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:59:25+08:00</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>[\"{\\\"basic\\\":[[3600,212],8000,[8200,2000,6200]...</td>\n",
" <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebK...</td>\n",
" <td>61.157.138.2</td>\n",
" <td>绵阳东辰国际学校</td>\n",
" <td>校长</td>\n",
" <td>徐来先</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>29.250000</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1193</th>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷/99903020002</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷</td>\n",
" <td>99903020002</td>\n",
" <td>2021-07-23T20:13:03+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-24T20:13:03+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T21:02:19+08:00</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>[\"{\\\"basic\\\":[[3500,206],8888.8,[8120.8,675.8,...</td>\n",
" <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebK...</td>\n",
" <td>220.166.29.118</td>\n",
" <td>绵阳东辰国际学校</td>\n",
" <td>校长</td>\n",
" <td>孙宾</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>49.266667</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>1194</th>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷/99981010001</td>\n",
" <td>ticket-user</td>\n",
" <td>mianyang/高中校长问卷</td>\n",
" <td>99981010001</td>\n",
" <td>2021-07-23T17:01:46+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-24T17:01:46+08:00</td>\n",
" <td>2021-07-23T17:19:22+08:00</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>[\"{\\\"basic\\\":[[4921,321],7610,[7752,486,7266],...</td>\n",
" <td>Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.3...</td>\n",
" <td>61.157.98.52</td>\n",
" <td>江油中学</td>\n",
" <td>校长</td>\n",
" <td>勾红蔚</td>\n",
" <td>mianyang</td>\n",
" <td>NaN</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>17.600000</td>\n",
" <td>0</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"<p>1195 rows × 19 columns</p>\n",
"</div>"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 4
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 测试函数运行是否正常"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"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": [
"47.95"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 5
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 增加做题时间属性('interval'"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"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": 7,
"source": [
"len(df_main)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"1195"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 7
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"source": [
"len(drop_index_list)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"0"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 8
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"source": [
"len(time_minu_list)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"1195"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 9
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"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": 11,
"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": 12,
"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": 12
}
],
"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": 13,
"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 46.509242\n",
"mianyang/问题解决素养 36.860123\n",
"mianyang/高中教师问卷 12.341718\n",
"mianyang/高中校长问卷 27.562500\n",
"Name: interval_minutes, dtype: float64"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 13
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 教师和校长数量"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"source": [
"len(df_contest_list[2]), len(df_contest_list[3])"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"(161, 4)"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 14
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 智能计算学生数量"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"source": [
"x1_sum = len(df_contest_list[0])\n",
"x1_sum"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"541"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 15
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 问题解决学生数量"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"source": [
"x2_sum = len(df_contest_list[1])\n",
"x2_sum"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"489"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 16
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 学生总数"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"source": [
"x1_sum + x2_sum"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"1030"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 17
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 再将教师和校长的数据剔除"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"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": 18
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"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": 19
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "markdown",
"source": [
"# 提取最终画图用到的dataframe"
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"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": 20
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"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": 22,
"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": [
47.95,
48.15,
38.73333333333333,
55.46666666666667,
64.68333333333334,
50.28333333333333,
55.8,
34.583333333333336,
64.71666666666667,
55.16666666666666,
60.083333333333336,
65.65,
65,
58.61666666666667,
50.1,
57.43333333333333,
59.45,
46.91666666666666,
52.46666666666667,
42.8,
39.23333333333333,
51.78333333333333,
50.61666666666667,
69.08333333333333,
36.65,
71.63333333333334,
12.516666666666667,
60.25,
55.083333333333336,
47.31666666666667,
19.23333333333333,
39.516666666666666,
47.2,
56.86666666666667,
78.63333333333334,
43.03333333333333,
66.98333333333333,
65.83333333333333,
52.35,
34.166666666666664,
64.75,
55.06666666666667,
52.05,
64.63333333333334,
52.95,
57.11666666666667,
56.516666666666666,
52.21666666666667,
45.48333333333333,
40.05,
52.8,
39.1,
59.833333333333336,
35.6,
44.48333333333333,
50.86666666666667,
55.35,
45.9,
54.53333333333333,
35.38333333333333,
42.71666666666667,
51.2,
57.91666666666666,
52.61666666666667,
51.36666666666667,
30.25,
38.48333333333333,
60.11666666666667,
55.8,
57.18333333333333,
49.81666666666667,
52.98333333333333,
44.86666666666667,
61.1,
71.16666666666667,
54,
52.31666666666667,
38.16666666666666,
61.9,
60.1,
42.38333333333333,
58.6,
58.85,
53.5,
49.05,
56.266666666666666,
62.78333333333333,
52.333333333333336,
49.16666666666666,
48.833333333333336,
54.833333333333336,
47.41666666666666,
64.33333333333333,
35.6,
45.98333333333333,
62.38333333333333,
50.266666666666666,
51.96666666666667,
46.48333333333333,
40.15,
60.11666666666667,
61,
42.7,
53.95,
68.36666666666666,
42.28333333333333,
67.51666666666667,
71.01666666666667,
53.35,
54.88333333333333,
55.86666666666667,
54.71666666666667,
62.516666666666666,
43.766666666666666,
53.98333333333333,
47.266666666666666,
56.016666666666666,
54.25,
50.98333333333333,
43.3,
38.63333333333333,
44.95,
53.18333333333333,
66.45,
53.71666666666667,
52.766666666666666,
55.3,
9.733333333333333,
50.71666666666667,
53.06666666666667,
55.8,
56.11666666666667,
60.78333333333333,
38.11666666666667,
71.23333333333333,
61.38333333333333,
54.2,
47.766666666666666,
60.1,
70.98333333333333,
45.7,
53.016666666666666,
52.65,
59.6,
51.68333333333333,
69.06666666666666,
75.86666666666666,
42.68333333333333,
49.48333333333333,
55.583333333333336,
47.16666666666666,
56.93333333333333,
63.65,
47.38333333333333,
62.93333333333333,
54.73333333333333,
35.21666666666667,
61.53333333333333,
53.43333333333333,
63.23333333333333,
65.53333333333333,
47.21666666666667,
36.95,
45.9,
38.56666666666667,
52.56666666666667,
48.083333333333336,
45.43333333333333,
60.95,
54.78333333333333,
44.06666666666667,
31.716666666666665,
55.53333333333333,
56.4,
45.6,
37.083333333333336,
64.31666666666666,
55.46666666666667,
50.06666666666667,
49.73333333333333,
66.51666666666667,
46.93333333333333,
48.86666666666667,
67.73333333333333,
60.91666666666666,
54.78333333333333,
52.73333333333333,
55.833333333333336,
52.9,
40.98333333333333,
54.65,
68.45,
69.28333333333333,
76.95,
47.15,
42.7,
52.48333333333333,
52.91666666666666,
51.78333333333333,
51.516666666666666,
35.583333333333336,
57.38333333333333,
69.05,
72.76666666666667,
64.76666666666667,
58.66666666666666,
59.06666666666667,
46.31666666666667,
44.516666666666666,
58.38333333333333,
62.11666666666667,
57.016666666666666,
36.55,
46.833333333333336,
51.71666666666667,
44.36666666666667,
40.18333333333333,
55.91666666666666,
56.11666666666667,
62.833333333333336,
12.8,
54.31666666666667,
48.16666666666666,
54.55,
40.11666666666667,
83.93333333333334,
49.016666666666666,
49.71666666666667,
65.15,
76.18333333333334,
46.56666666666667,
38.266666666666666,
50.7,
36.75,
47.23333333333333,
38.05,
53.46666666666667,
54.71666666666667,
42.516666666666666,
49.63333333333333,
66.86666666666666,
39.55,
64.65,
45.65,
71.85,
50.16666666666666,
56.23333333333333,
61.4,
56.41666666666666,
61,
40.1,
45.2,
51.13333333333333,
58.1,
69.93333333333334,
44.5,
47.2,
41.766666666666666,
62.333333333333336,
66.38333333333334,
57.1,
48.583333333333336,
63.65,
50.56666666666667,
59.91666666666666,
55.8,
45.766666666666666,
46.16666666666666,
56.583333333333336,
61.31666666666667,
59.15,
57.31666666666667,
55.31666666666667,
53.9,
52.11666666666667,
73.43333333333334,
73.16666666666667,
61.95,
47.96666666666667,
64.18333333333334,
61.53333333333333,
67.33333333333333,
43.63333333333333,
56.21666666666667,
50.93333333333333,
47.18333333333333,
62.91666666666666,
42.28333333333333,
64.13333333333334,
42.95,
50.41666666666666,
47.4,
50.43333333333333,
64.7,
44.13333333333333,
55.6,
49.91666666666666,
73.28333333333333,
42.15,
45.73333333333333,
74.26666666666667,
52.16666666666666,
66.05,
50.56666666666667,
58.68333333333333,
59.93333333333333,
47.36666666666667,
41.766666666666666,
58.583333333333336,
78.4,
59.766666666666666,
63.65,
69.6,
53.766666666666666,
43.36666666666667,
48.8,
52.46666666666667,
50.85,
78.86666666666666,
46.266666666666666,
53.8,
60.833333333333336,
62.8,
58.63333333333333,
51.43333333333333,
61.48333333333333,
46.63333333333333,
67.56666666666666,
55.4,
35.45,
57.45,
62.833333333333336,
45.53333333333333,
50.88333333333333,
59.55,
31.28333333333333,
37.15,
46.766666666666666,
40.93333333333333,
36.05,
47.4,
43.31666666666667,
22,
41.25,
34.983333333333334,
32.4,
37.9,
46.55,
35.916666666666664,
33.35,
39.78333333333333,
45.78333333333333,
50.75,
37.13333333333333,
5.816666666666666,
38.61666666666667,
50.43333333333333,
49.98333333333333,
52.55,
46.333333333333336,
51.13333333333333,
58.06666666666667,
41.88333333333333,
38.81666666666667,
39.86666666666667,
72.11666666666666,
47.86666666666667,
39.7,
43.66666666666666,
66.15,
42.56666666666667,
41.333333333333336,
53.28333333333333,
44.48333333333333,
46.43333333333333,
38.88333333333333,
50.61666666666667,
39.516666666666666,
54.38333333333333,
53.46666666666667,
50.31666666666667,
51.75,
40.38333333333333,
41.45,
37.55,
46.21666666666667,
46.15,
43.38333333333333,
45.03333333333333,
49.65,
38.083333333333336,
51.6,
40.78333333333333,
48.766666666666666,
41.53333333333333,
47.06666666666667,
31.65,
55.833333333333336,
41.48333333333333,
41.25,
56.21666666666667,
45.4,
44.21666666666667,
55.083333333333336,
36.16666666666666,
38.65,
63.6,
43.45,
41.3,
39.31666666666667,
21.83333333333333,
40.3,
45.23333333333333,
53.61666666666667,
3.783333333333333,
48.63333333333333,
46.13333333333333,
36.43333333333333,
17.65,
48.583333333333336,
42.15,
40.333333333333336,
38.53333333333333,
47.98333333333333,
46,
39.23333333333333,
43.88333333333333,
45.86666666666667,
7.45,
42.1,
31.33333333333333,
37.56666666666667,
50.56666666666667,
48.1,
23.73333333333333,
45.16666666666666,
58.31666666666667,
51.65,
50.25,
37.88333333333333,
71.95,
49.96666666666667,
52.833333333333336,
36.61666666666667,
53.38333333333333,
49.6,
46.66666666666666,
40.65,
49.48333333333333,
44.86666666666667,
50.11666666666667,
38.81666666666667,
18.933333333333334,
28.33333333333333,
56.083333333333336,
10.833333333333334,
11.8,
12.416666666666666,
11.916666666666666,
20.7,
22.25,
18.73333333333333,
77.11666666666666,
50.46666666666667,
24.7,
21.633333333333333,
26.866666666666667,
41.11666666666667,
63.06666666666667,
16.116666666666667,
28.016666666666666,
24.28333333333333,
45.766666666666666,
17.5,
32.95,
68.85,
17.716666666666665,
16.55,
16.216666666666665,
24.433333333333334,
10.25,
19.4,
36.21666666666667,
17,
12,
28.216666666666665,
29.6,
31.116666666666667,
17.866666666666667,
10.566666666666666,
29.95,
28.5,
25,
31.78333333333333,
8.65,
24.28333333333333,
36.333333333333336,
32.96666666666667,
32.28333333333333,
25.216666666666665,
30.85,
15.466666666666669,
29.966666666666665,
8.65,
16.75,
30.83333333333333,
19.33333333333333,
19.4,
24.83333333333333,
31.183333333333334,
7.666666666666667,
19.883333333333333,
22.03333333333333,
16.05,
27.4,
27.016666666666666,
26.066666666666663,
16.266666666666666,
33.016666666666666,
10.333333333333334,
22.566666666666663,
22.183333333333334,
5.366666666666666,
12.366666666666667,
6.233333333333333,
3.9,
5.9,
28.416666666666668,
13.833333333333334,
25.6,
7.55,
29.016666666666666,
23.95,
13,
23.55,
75.13333333333334,
28.5,
33.2,
27.15,
28.58333333333333,
19.53333333333333
],
"xaxis": "x",
"xbins": {
"end": 83.93333333333334,
"size": 10,
"start": 3.783333333333333
},
"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": [
56.333333333333336,
30.83333333333333,
59.61666666666667,
50.25,
58.16666666666666,
51.266666666666666,
23.85,
46.31666666666667,
54.71666666666667,
53.31666666666667,
43.61666666666667,
59.88333333333333,
54.083333333333336,
57.31666666666667,
54.7,
49.13333333333333,
59.66666666666666,
44.15,
36.93333333333333,
48.55,
54.56666666666667,
46.516666666666666,
32.71666666666667,
50.333333333333336,
51.6,
36.516666666666666,
57.88333333333333,
50.66666666666666,
29.15,
31.83333333333333,
37.53333333333333,
49.36666666666667,
50.73333333333333,
38.61666666666667,
38.15,
40.05,
43.53333333333333,
57.85,
46.333333333333336,
50.65,
51.36666666666667,
59.86666666666667,
59.583333333333336,
59.53333333333333,
40.63333333333333,
25.9,
53.96666666666667,
53.48333333333333,
43.36666666666667,
36.41666666666666,
49.13333333333333,
54.96666666666667,
58.35,
55.833333333333336,
45.65,
40.6,
33.88333333333333,
52.93333333333333,
35.833333333333336,
54.16666666666666,
35.083333333333336,
49.8,
46.11666666666667,
50.083333333333336,
52.55,
57.28333333333333,
43.18333333333333,
45.45,
42.35,
45.95,
55.91666666666666,
48.083333333333336,
55.71666666666667,
56.73333333333333,
44.4,
15,
38.53333333333333,
53.43333333333333,
33.53333333333333,
30.766666666666666,
45.85,
47.766666666666666,
58.46666666666667,
46.516666666666666,
58.15,
33.8,
48.05,
59.25,
27.8,
47.55,
41.083333333333336,
57.7,
41.1,
53.35,
59.8,
45.53333333333333,
16.7,
52.583333333333336,
54.3,
34.03333333333333,
54.81666666666667,
44.91666666666666,
36.083333333333336,
37,
41.88333333333333,
19.3,
48.45,
57.36666666666667,
33.016666666666666,
59.333333333333336,
48.8,
50.98333333333333,
29.016666666666666,
51.86666666666667,
37.36666666666667,
33.2,
50.35,
44.28333333333333,
39.68333333333333,
46.9,
43.91666666666666,
54.766666666666666,
40.46666666666667,
35.93333333333333,
47.18333333333333,
49.5,
39.333333333333336,
43.75,
39.36666666666667,
51.55,
53.06666666666667,
46.61666666666667,
32.6,
36.93333333333333,
57.91666666666666,
30.883333333333333,
49,
47.45,
55.75,
37.11666666666667,
57.86666666666667,
37.36666666666667,
47.766666666666666,
58.13333333333333,
33.53333333333333,
41.05,
35.8,
42.016666666666666,
25.266666666666666,
36.41666666666666,
46.16666666666666,
50.13333333333333,
29.566666666666663,
41.78333333333333,
49.66666666666666,
59.93333333333333,
58.61666666666667,
57,
25.98333333333333,
54.68333333333333,
31.65,
56.2,
42.65,
55.21666666666667,
42.03333333333333,
31.466666666666665,
44.91666666666666,
49.266666666666666,
50.45,
43.93333333333333,
39.38333333333333,
45.833333333333336,
33.5,
32.63333333333333,
33.25,
40.266666666666666,
39.95,
42.11666666666667,
36.45,
43,
58.53333333333333,
51.7,
52.75,
48.016666666666666,
33.1,
34.083333333333336,
57.333333333333336,
48.25,
55.5,
56.7,
57.93333333333333,
51.91666666666666,
46.583333333333336,
46.11666666666667,
57.66666666666666,
52.7,
53.86666666666667,
31.15,
57.61666666666667,
40.25,
45.65,
24.416666666666668,
37.13333333333333,
52.61666666666667,
50.68333333333333,
54.38333333333333,
58.96666666666667,
43.45,
46.95,
38.766666666666666,
55.91666666666666,
56.28333333333333,
51.833333333333336,
25.266666666666666,
46.13333333333333,
53.98333333333333,
34.8,
50.6,
45.48333333333333,
49.73333333333333,
52.5,
51.9,
33.833333333333336,
56.21666666666667,
58.8,
56.6,
40.15,
36.48333333333333,
52.583333333333336,
52.31666666666667,
50.4,
43.6,
50.016666666666666,
42.93333333333333,
35.81666666666667,
48.833333333333336,
41.61666666666667,
52.93333333333333,
53.9,
58.43333333333333,
42.11666666666667,
43.86666666666667,
28.33333333333333,
46.98333333333333,
54.21666666666667,
8.816666666666666,
59.333333333333336,
17.616666666666667,
39.8,
49.66666666666666,
59.88333333333333,
48.03333333333333,
38.766666666666666,
35.61666666666667,
42.93333333333333,
37.46666666666667,
50.28333333333333,
50.03333333333333,
53.75,
50.18333333333333,
54.35,
51.13333333333333,
57.516666666666666,
37.2,
41.6,
27.016666666666666,
21.05,
57.93333333333333,
55.43333333333333,
34.85,
57.46666666666667,
55.61666666666667,
31.216666666666665,
39.266666666666666,
40.78333333333333,
40.81666666666667,
40.43333333333333,
24.416666666666668,
50.91666666666666,
40.18333333333333,
33.78333333333333,
47.583333333333336,
43.21666666666667,
21.883333333333333,
48.43333333333333,
44.78333333333333,
47.4,
43.96666666666667,
46.4,
53.833333333333336,
47.18333333333333,
54.96666666666667,
54.7,
52.63333333333333,
48.43333333333333,
45.11666666666667,
46.23333333333333,
42.88333333333333,
55.6,
50.85,
47,
58.03333333333333,
52.06666666666667,
57.11666666666667,
32.3,
33.31666666666667,
43.06666666666667,
37.65,
26.7,
29.4,
28.966666666666665,
39.766666666666666,
29.85,
49.8,
55.98333333333333,
62.73333333333333,
25,
34.333333333333336,
26.3,
49.78333333333333,
17.766666666666666,
49.65,
19.78333333333333,
24.183333333333334,
33.88333333333333,
24.7,
55.91666666666666,
41.48333333333333,
18.266666666666666,
40.71666666666667,
35.21666666666667,
49.583333333333336,
49.03333333333333,
14.7,
20.416666666666668,
19.58333333333333,
38.78333333333333,
28.33333333333333,
33.5,
49.3,
38.23333333333333,
46.06666666666667,
31.316666666666663,
42.66666666666666,
31.016666666666666,
23.4,
22.73333333333333,
31.9,
31.866666666666667,
40.6,
49.96666666666667,
28.08333333333333,
39.083333333333336,
23.3,
17.533333333333335,
23.58333333333333,
40.8,
13.95,
28.9,
38.25,
23.366666666666667,
0.0666666666666666,
14.95,
39.71666666666667,
23.066666666666663,
0.7833333333333333,
34.266666666666666,
21.133333333333333,
23.25,
14.733333333333333,
20.45,
10.433333333333334,
28.433333333333334,
29.883333333333333,
19.95,
26.933333333333334,
22.683333333333334,
11.833333333333334,
32.7,
18.716666666666665,
10.316666666666666,
5.633333333333334,
31.2,
20.633333333333333,
24.05,
10.233333333333333,
28.216666666666665,
20.5,
32.5,
19.133333333333333,
54.15,
14.35,
15.3,
15.583333333333334,
25.78333333333333,
30.08333333333333,
15.516666666666667,
17.25,
21.1,
26.116666666666667,
33.36666666666667,
15.833333333333334,
6.333333333333333,
5.833333333333333,
34.766666666666666,
10.083333333333334,
15.05,
9.666666666666666,
8.516666666666667,
16.45,
14.083333333333334,
24.516666666666666,
43.78333333333333,
27.28333333333333,
10.983333333333333,
4.2,
19.75,
25.58333333333333,
45.86666666666667,
8.75,
5.55,
7.3,
26.15,
6.166666666666667,
28.466666666666665,
52.48333333333333,
12.95,
31.216666666666665,
5.566666666666666,
11.233333333333333,
4.783333333333333,
5.9,
6.533333333333333,
18.65,
2.8,
11.35,
6.2,
18.48333333333333,
7.1,
30.08333333333333,
10.466666666666669,
8.55,
12.983333333333333,
13.316666666666666,
11.333333333333334,
10.966666666666669,
11.216666666666669,
10.666666666666666,
19.133333333333333,
9.4,
18.816666666666663,
6.083333333333333,
12.016666666666667,
9.45,
31.4,
15.333333333333334,
12.583333333333334,
14.95,
17.933333333333334,
17.116666666666667,
13.383333333333333,
16.4,
14.733333333333333,
30.183333333333334,
12.9,
17.783333333333335,
17.166666666666668,
5.15,
17.65,
5.4,
7.683333333333334,
13.166666666666666,
13.05,
3.3,
6.35,
19.5,
8.433333333333334,
2.85,
17.716666666666665,
23.3,
31.7,
7.65,
9.183333333333334,
18.316666666666663,
14.866666666666667,
29.03333333333333,
8.766666666666667,
6.533333333333333,
2.6333333333333333
],
"xaxis": "x",
"xbins": {
"end": 62.73333333333333,
"size": 10,
"start": 0.0666666666666666
},
"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": [
3.783333333333333,
3.943633333333333,
4.103933333333333,
4.264233333333333,
4.424533333333333,
4.584833333333333,
4.745133333333333,
4.905433333333333,
5.065733333333333,
5.2260333333333335,
5.386333333333333,
5.546633333333333,
5.706933333333334,
5.867233333333333,
6.027533333333333,
6.187833333333334,
6.348133333333333,
6.5084333333333335,
6.668733333333334,
6.829033333333333,
6.989333333333333,
7.149633333333334,
7.309933333333333,
7.470233333333333,
7.630533333333334,
7.7908333333333335,
7.951133333333334,
8.111433333333334,
8.271733333333334,
8.432033333333333,
8.592333333333332,
8.752633333333334,
8.912933333333333,
9.073233333333334,
9.233533333333334,
9.393833333333333,
9.554133333333333,
9.714433333333334,
9.874733333333333,
10.035033333333335,
10.195333333333334,
10.355633333333333,
10.515933333333333,
10.676233333333334,
10.836533333333334,
10.996833333333335,
11.157133333333334,
11.317433333333334,
11.477733333333333,
11.638033333333334,
11.798333333333334,
11.958633333333333,
12.118933333333334,
12.279233333333334,
12.439533333333333,
12.599833333333333,
12.760133333333334,
12.920433333333333,
13.080733333333335,
13.241033333333334,
13.401333333333334,
13.561633333333335,
13.721933333333334,
13.882233333333335,
14.042533333333333,
14.202833333333333,
14.363133333333334,
14.523433333333333,
14.683733333333334,
14.844033333333334,
15.004333333333333,
15.164633333333335,
15.324933333333334,
15.485233333333335,
15.645533333333335,
15.805833333333334,
15.966133333333334,
16.12643333333333,
16.286733333333334,
16.447033333333334,
16.607333333333333,
16.767633333333336,
16.927933333333335,
17.088233333333335,
17.248533333333334,
17.408833333333334,
17.569133333333333,
17.729433333333333,
17.889733333333332,
18.05003333333333,
18.210333333333335,
18.370633333333334,
18.530933333333333,
18.691233333333336,
18.851533333333336,
19.011833333333335,
19.172133333333335,
19.332433333333334,
19.492733333333334,
19.653033333333333,
19.813333333333333,
19.973633333333332,
20.13393333333333,
20.294233333333338,
20.454533333333337,
20.61483333333333,
20.775133333333336,
20.935433333333336,
21.095733333333335,
21.256033333333335,
21.416333333333334,
21.576633333333334,
21.736933333333333,
21.897233333333332,
22.057533333333332,
22.21783333333333,
22.378133333333338,
22.538433333333337,
22.698733333333337,
22.859033333333336,
23.019333333333336,
23.179633333333335,
23.339933333333335,
23.500233333333334,
23.660533333333333,
23.820833333333333,
23.98113333333334,
24.14143333333334,
24.30173333333333,
24.46203333333333,
24.62233333333333,
24.782633333333337,
24.942933333333336,
25.103233333333336,
25.263533333333335,
25.423833333333334,
25.584133333333334,
25.744433333333333,
25.904733333333333,
26.065033333333332,
26.22533333333333,
26.385633333333338,
26.545933333333338,
26.706233333333337,
26.866533333333336,
27.026833333333336,
27.187133333333335,
27.347433333333335,
27.507733333333334,
27.668033333333334,
27.828333333333333,
27.988633333333333,
28.148933333333332,
28.30923333333333,
28.46953333333333,
28.62983333333333,
28.790133333333337,
28.950433333333336,
29.110733333333336,
29.271033333333335,
29.431333333333335,
29.591633333333334,
29.751933333333334,
29.912233333333333,
30.072533333333332,
30.23283333333334,
30.39313333333334,
30.553433333333338,
30.713733333333337,
30.874033333333337,
31.034333333333336,
31.194633333333336,
31.354933333333335,
31.515233333333335,
31.675533333333334,
31.835833333333333,
31.996133333333333,
32.15643333333333,
32.31673333333333,
32.47703333333333,
32.63733333333334,
32.79763333333334,
32.95793333333334,
33.118233333333336,
33.278533333333336,
33.438833333333335,
33.599133333333334,
33.759433333333334,
33.91973333333333,
34.08003333333333,
34.24033333333334,
34.40063333333334,
34.56093333333334,
34.72123333333334,
34.88153333333334,
35.04183333333334,
35.202133333333336,
35.362433333333335,
35.522733333333335,
35.683033333333334,
35.843333333333334,
36.00363333333333,
36.16393333333333,
36.32423333333333,
36.48453333333333,
36.64483333333333,
36.80513333333334,
36.96543333333334,
37.125733333333336,
37.286033333333336,
37.44633333333333,
37.606633333333335,
37.766933333333334,
37.927233333333334,
38.08753333333333,
38.24783333333333,
38.40813333333333,
38.56843333333334,
38.72873333333333,
38.88903333333334,
39.04933333333333,
39.209633333333336,
39.369933333333336,
39.530233333333335,
39.690533333333335,
39.850833333333334,
40.01113333333333,
40.17143333333334,
40.33173333333333,
40.49203333333334,
40.65233333333333,
40.81263333333334,
40.97293333333334,
41.13323333333333,
41.293533333333336,
41.45383333333333,
41.614133333333335,
41.774433333333334,
41.934733333333334,
42.09503333333333,
42.25533333333333,
42.41563333333333,
42.57593333333334,
42.73623333333333,
42.89653333333334,
43.05683333333333,
43.21713333333334,
43.377433333333336,
43.537733333333335,
43.698033333333335,
43.858333333333334,
44.018633333333334,
44.17893333333334,
44.33923333333333,
44.49953333333334,
44.65983333333333,
44.82013333333333,
44.98043333333334,
45.14073333333333,
45.301033333333336,
45.46133333333333,
45.621633333333335,
45.781933333333335,
45.942233333333334,
46.102533333333334,
46.26283333333333,
46.42313333333333,
46.58343333333334,
46.74373333333333,
46.90403333333334,
47.06433333333333,
47.22463333333334,
47.384933333333336,
47.545233333333336,
47.705533333333335,
47.865833333333335,
48.026133333333334,
48.18643333333334,
48.34673333333333,
48.50703333333333,
48.66733333333333,
48.82763333333333,
48.98793333333334,
49.14823333333333,
49.30853333333334,
49.46883333333333,
49.629133333333336,
49.789433333333335,
49.949733333333334,
50.110033333333334,
50.27033333333333,
50.43063333333333,
50.59093333333334,
50.75123333333333,
50.91153333333334,
51.07183333333333,
51.23213333333334,
51.39243333333334,
51.552733333333336,
51.713033333333335,
51.873333333333335,
52.033633333333334,
52.193933333333334,
52.35423333333333,
52.51453333333333,
52.67483333333333,
52.83513333333333,
52.99543333333334,
53.15573333333333,
53.31603333333334,
53.47633333333333,
53.636633333333336,
53.796933333333335,
53.957233333333335,
54.117533333333334,
54.277833333333334,
54.43813333333333,
54.59843333333334,
54.75873333333333,
54.91903333333334,
55.07933333333333,
55.23963333333334,
55.39993333333334,
55.560233333333336,
55.720533333333336,
55.88083333333334,
56.041133333333335,
56.201433333333334,
56.36173333333333,
56.52203333333333,
56.68233333333334,
56.84263333333333,
57.00293333333334,
57.16323333333333,
57.32353333333334,
57.48383333333334,
57.644133333333336,
57.804433333333336,
57.964733333333335,
58.125033333333334,
58.28533333333334,
58.44563333333333,
58.60593333333334,
58.76623333333333,
58.92653333333334,
59.08683333333334,
59.24713333333334,
59.40743333333334,
59.56773333333333,
59.728033333333336,
59.888333333333335,
60.048633333333335,
60.208933333333334,
60.369233333333334,
60.52953333333333,
60.68983333333334,
60.85013333333333,
61.01043333333334,
61.17073333333333,
61.33103333333334,
61.49133333333334,
61.651633333333336,
61.811933333333336,
61.972233333333335,
62.132533333333335,
62.29283333333334,
62.453133333333334,
62.61343333333334,
62.77373333333333,
62.93403333333334,
63.09433333333334,
63.25463333333333,
63.41493333333334,
63.57523333333333,
63.735533333333336,
63.895833333333336,
64.05613333333334,
64.21643333333334,
64.37673333333333,
64.53703333333334,
64.69733333333335,
64.85763333333334,
65.01793333333335,
65.17823333333334,
65.33853333333334,
65.49883333333334,
65.65913333333334,
65.81943333333334,
65.97973333333334,
66.14003333333334,
66.30033333333334,
66.46063333333333,
66.62093333333334,
66.78123333333333,
66.94153333333334,
67.10183333333335,
67.26213333333334,
67.42243333333334,
67.58273333333334,
67.74303333333334,
67.90333333333334,
68.06363333333333,
68.22393333333333,
68.38423333333333,
68.54453333333333,
68.70483333333334,
68.86513333333333,
69.02543333333334,
69.18573333333333,
69.34603333333334,
69.50633333333333,
69.66663333333334,
69.82693333333334,
69.98723333333334,
70.14753333333334,
70.30783333333333,
70.46813333333334,
70.62843333333333,
70.78873333333334,
70.94903333333335,
71.10933333333332,
71.26963333333333,
71.42993333333334,
71.59023333333334,
71.75053333333334,
71.91083333333333,
72.07113333333334,
72.23143333333334,
72.39173333333333,
72.55203333333334,
72.71233333333333,
72.87263333333334,
73.03293333333333,
73.19323333333334,
73.35353333333335,
73.51383333333334,
73.67413333333333,
73.83443333333334,
73.99473333333334,
74.15503333333335,
74.31533333333333,
74.47563333333333,
74.63593333333334,
74.79623333333333,
74.95653333333334,
75.11683333333333,
75.27713333333334,
75.43743333333333,
75.59773333333334,
75.75803333333334,
75.91833333333334,
76.07863333333333,
76.23893333333334,
76.39923333333334,
76.55953333333335,
76.71983333333333,
76.88013333333333,
77.04043333333334,
77.20073333333335,
77.36103333333334,
77.52133333333333,
77.68163333333334,
77.84193333333334,
78.00223333333334,
78.16253333333334,
78.32283333333334,
78.48313333333333,
78.64343333333333,
78.80373333333334,
78.96403333333335,
79.12433333333333,
79.28463333333333,
79.44493333333334,
79.60523333333335,
79.76553333333334,
79.92583333333333,
80.08613333333334,
80.24643333333334,
80.40673333333334,
80.56703333333334,
80.72733333333333,
80.88763333333334,
81.04793333333333,
81.20823333333334,
81.36853333333335,
81.52883333333334,
81.68913333333333,
81.84943333333334,
82.00973333333334,
82.17003333333334,
82.33033333333333,
82.49063333333334,
82.65093333333334,
82.81123333333333,
82.97153333333334,
83.13183333333333,
83.29213333333334,
83.45243333333333,
83.61273333333334,
83.77303333333334
],
"xaxis": "x",
"y": [
0.019875201049153877,
0.020503160570517365,
0.021134965370102798,
0.02176999927031763,
0.02240764326516062,
0.023047277703606706,
0.023688284466544664,
0.024330049126520117,
0.02497196307988158,
0.025613425641321918,
0.02625384609124476,
0.02689264566685351,
0.027529259488352553,
0.02816313841215499,
0.02879375080350164,
0.02942058422140532,
0.03004314700933423,
0.03066096978553545,
0.03127360682736846,
0.031880637344468415,
0.032481666635986506,
0.03307632712756238,
0.033664279284071716,
0.034245212394565,
0.03481884522617476,
0.03538492654412327,
0.035943235495320705,
0.03649358185340594,
0.03703580612346373,
0.0375697795050552,
0.038095403712633064,
0.03861261065288842,
0.039121361959094575,
0.039621648383086454,
0.040113489046142016,
0.04059693055071978,
0.0410720459557576,
0.04153893361904612,
0.041997715911062036,
0.04244853780556807,
0.04289156535325844,
0.04332698404573852,
0.043754997078164805,
0.044175823519925175,
0.04458969640379093,
0.04499686074501115,
0.04539757150282161,
0.04579209149779315,
0.04618068929932331,
0.04656363709836468,
0.046941208581161215,
0.047313676820315564,
0.0476813121999125,
0.04804438039166639,
0.04840314039912474,
0.04875784268683782,
0.049108727411083,
0.049456022768208596,
0.04979994347593221,
0.05014068940199061,
0.05047844435340229,
0.05081337503826876,
0.05114563021052756,
0.051475340006385366,
0.05180261547932705,
0.05212754833863468,
0.052450210894284796,
0.05277065620894697,
0.053088918455615745,
0.05340501347719211,
0.0537189395421329,
0.054030678288126466,
0.0543401958436701,
0.054647444115448474,
0.05495236222756752,
0.05525487809701811,
0.055554910128252706,
0.05585236900847443,
0.05614715958418669,
0.05643918279874699,
0.05672833767011803,
0.057014523287729206,
0.05729764080734916,
0.057577595423126536,
0.05785429829647934,
0.05812766842229076,
0.058397634413889885,
0.05866413618954639,
0.05892712654465973,
0.05918657259546721,
0.059442457081891296,
0.059694779519078325,
0.05994355718921527,
0.06018882596731715,
0.06043064097682866,
0.06066907707304565,
0.06090422915450803,
0.06113621230461604,
0.06136516176774673,
0.06159123276608068,
0.06181460016515209,
0.06203545799780614,
0.06225401885775333,
0.06247051317524514,
0.06268518838854582,
0.06289830802582974,
0.06311015071289314,
0.06332100912262363,
0.06353118888253027,
0.06374100745679236,
0.06395079301925582,
0.0641608833335886,
0.06437162465641455,
0.06458337067869327,
0.06479648151990505,
0.06501132278875815,
0.06522826472316509,
0.06544768142115387,
0.06566995017320261,
0.06589545090522214,
0.06612456574007569,
0.06635767868413103,
0.06659517544389452,
0.06683744337629774,
0.06708487157469367,
0.06733785109108953,
0.06759677529360197,
0.06786204035656965,
0.06813404587921507,
0.06841319562720735,
0.06869989838995573,
0.0689945689449623,
0.06929762911908403,
0.06960950893511898,
0.06993064783072883,
0.07026149593536657,
0.07060251538958924,
0.07095418168992168,
0.07131698504130349,
0.07169143169811652,
0.07207804527385979,
0.07247736799874073,
0.07288996190378597,
0.07331640990957289,
0.07375731679735065,
0.0742133100401813,
0.07468504047179741,
0.07517318277116518,
0.07567843574127124,
0.07620152236143195,
0.07674318959347023,
0.0773042079234195,
0.07788537062201009,
0.07848749270907004,
0.07911140960912526,
0.0797579754879176,
0.08042806126225416,
0.08112255227854981,
0.08184234565860822,
0.08258834731457866,
0.08336146863860049,
0.0841626228763735,
0.0849927211977311,
0.08585266848120195,
0.08674335883348629,
0.0876656708686885,
0.0886204627759954,
0.08960856720821236,
0.09063078602711432,
0.09168788494488403,
0.09278058810393437,
0.09390957264010613,
0.09507546327652612,
0.09627882699728094,
0.0975201678514352,
0.09879992193879146,
0.10011845262909262,
0.10147604606609453,
0.10287290700705934,
0.10430915504673122,
0.10578482127274025,
0.10729984539665366,
0.108854073401562,
0.11044725574316212,
0.1120790461368354,
0.11374900095821995,
0.11545657927932312,
0.11720114355633506,
0.11898196097908319,
0.1207982054855339,
0.12264896043803437,
0.12453322195110636,
0.12644990285370175,
0.12839783726193857,
0.13037578573158193,
0.13238244095298643,
0.13441643394495686,
0.13647634069811534,
0.1385606892129512,
0.14066796687284946,
0.14279662808813703,
0.14494510214358441,
0.1471118011789357,
0.14929512822994964,
0.15149348525614803,
0.15370528108102804,
0.15592893917089648,
0.15816290517975587,
0.16040565418977942,
0.16265569757985715,
0.16491158945844114,
0.16717193260141275,
0.16943538384090484,
0.17170065885685626,
0.17396653632949505,
0.17623186141785513,
0.17849554853674235,
0.18075658341219228,
0.18301402440328504,
0.18526700308613475,
0.18751472410382208,
0.18975646429389068,
0.1919915711126834,
0.19421946038315788,
0.19643961339979019,
0.19865157343064402,
0.20085494166262463,
0.20304937264119333,
0.20523456926040448,
0.2074102773629476,
0.2095762800128705,
0.21173239150586495,
0.21387845118330445,
0.21601431711669894,
0.2181398597288506,
0.22025495541677637,
0.22235948023944824,
0.22445330373062036,
0.22653628289354952,
0.22860825643028987,
0.23066903925356574,
0.2327184173240704,
0.23475614285048363,
0.2367819298836516,
0.23879545033030944,
0.24079633040558546,
0.24278414753735256,
0.2447584277294384,
0.2467186433848227,
0.24866421158436483,
0.25059449281137475,
0.252508790107552,
0.2544063486415473,
0.2562863556676884,
0.2581479408493328,
0.25999017691885457,
0.2618120806445243,
0.26361261407345704,
0.26539068601940907,
0.2671451537644824,
0.2688748249447239,
0.2705784595911235,
0.2722547722996101,
0.2739024345062231,
0.27552007684665325,
0.2771062915827169,
0.2786596350819707,
0.2801786303405138,
0.28166176954294336,
0.2831075166573827,
0.28451431006736433,
0.28588056524601535,
0.28720467748146794,
0.2884850246654797,
0.2897199701599713,
0.29090786575839334,
0.2920470547605364,
0.2931358751805058,
0.29417266310808804,
0.29515575624360657,
0.29608349762558367,
0.2969542395690871,
0.29776634783058814,
0.29851820601246704,
0.2992082202170494,
0.2998348239562709,
0.30039648331881125,
0.3008917023918477,
0.3013190289296068,
0.3016770602556009,
0.3019644493800328,
0.30217991130834,
0.30232222951136556,
0.3023902625222743,
0.3023829506201523,
0.30229932255536734,
0.30213850226728395,
0.30189971554090445,
0.30158229654555346,
0.3011856941958711,
0.3007094782732397,
0.30015334524430304,
0.29951712371264216,
0.298800779439793,
0.29800441987280446,
0.29712829811737596,
0.2961728162982641,
0.2951385282521565,
0.2940261415024887,
0.29283651847072284,
0.2915706768843528,
0.2902297893482944,
0.2888151820532966,
0.2873283326024755,
0.285770866944954,
0.28414455541383166,
0.2824513078740964,
0.2806931679947111,
0.2788723066676581,
0.27699101460524794,
0.2750516941553346,
0.27305685038210437,
0.27100908146777364,
0.2689110684977035,
0.26676556469805607,
0.2645753842010591,
0.26234339041820476,
0.26007248410611966,
0.257765591213466,
0.2554256505999123,
0.2530556017199878,
0.25065837236547445,
0.2482368665598022,
0.24579395269684737,
0.24333245201443887,
0.2408551274898947,
0.238364673241018,
0.23586370451123648,
0.23335474831203878,
0.23084023478957,
0.22832248937534508,
0.22580372577351457,
0.22328603982910822,
0.2207714043133085,
0.2182616646530722,
0.21575853562353509,
0.21326359901260208,
0.21077830225812974,
0.2083039580491759,
0.20584174487407153,
0.2033927084896417,
0.2009577642778362,
0.19853770044844174,
0.19613318203949556,
0.1937447556605661,
0.19137285491829653,
0.1890178064585582,
0.18667983655526815,
0.1843590781724449,
0.18205557842341158,
0.1797693063492389,
0.17750016093751653,
0.1752479793024139,
0.17301254494763635,
0.17079359603535463,
0.16859083358638338,
0.16640392953983366,
0.16423253460404022,
0.16207628583478043,
0.15993481388154177,
0.15780774984783869,
0.15569473171719822,
0.15359541030243515,
0.1515094546820467,
0.14943655709398584,
0.1473764372636039,
0.14532884614908378,
0.14329356909422492,
0.14127042838480722,
0.13925928521099684,
0.13726004104420905,
0.13527263844250667,
0.13329706130391603,
0.13133333459193386,
0.1293815235619441,
0.127441732521233,
0.12551410315873637,
0.1235988124835808,
0.12169607041385368,
0.1198061170588678,
0.11792921973944848,
0.1160656697915145,
0.11421577919840081,
0.11237987709707388,
0.11055830620256302,
0.10875141919368404,
0.1069595751014246,
0.10518313573929224,
0.10342246221250158,
0.10167791154014374,
0.09994983342151206,
0.09823856717455913,
0.09654443887111766,
0.09486775869005928,
0.09320881850603495,
0.09156788972791266,
0.08994522139750277,
0.08834103855573254,
0.08675554088008922,
0.08518890159397101,
0.08364126664557822,
0.0821127541511754,
0.08060345409499155,
0.07911342827570861,
0.0776427104874439,
0.07619130692136286,
0.07475919677257747,
0.07334633303578728,
0.07195264347221436,
0.07057803172974758,
0.06922237859784632,
0.06788554337865012,
0.06656736535585926,
0.06526766534330633,
0.06398624729567015,
0.0627228999645076,
0.06147739858362853,
0.06024950656883542,
0.05903897721811302,
0.05784555539951547,
0.056668979215183365,
0.05550898163113831,
0.05436529206371768,
0.053237637914694255,
0.052125746048279326,
0.05102934420428676,
0.04994816234275856,
0.04888193391628052,
0.047830397067056864,
0.046793295746555816,
0.0457703807561789,
0.04476141070795324,
0.04376615290468625,
0.04278438413937497,
0.04181589141392847,
0.040860472577454655,
0.0399179368844754,
0.038988105473514126,
0.038070811766512266,
0.03716590178953573,
0.0362732344152048,
0.03539268152725672,
0.03452412810763587,
0.03366747224650325,
0.03282262507559502,
0.03198951062542563,
0.031168065606952552,
0.030358239118486226,
0.029559992278847466,
0.0287732977880623,
0.027998139417209633,
0.027234511429433034,
0.02648241793455776,
0.025741872180239662,
0.025012895783080524,
0.0242955179036913,
0.023589774370232054,
0.022895706755521612,
0.022213361413359847,
0.021542788480232288,
0.020884040849070123,
0.02023717312218513,
0.01960224055090228,
0.018979297969733765,
0.01836839873319813,
0.017769593663549153,
0.017182930017757173,
0.01660845048206162,
0.016046192202288836,
0.015496185857906061,
0.0149584547874514,
0.014433014172554524,
0.013919870287238272,
0.013419019818579656,
0.012930449264115112,
0.012454134410606943,
0.011990039897961421,
0.011538118871209284,
0.011098312722545092,
0.010670550924479962,
0.010254750954215311,
0.009850818308395706,
0.009458646606472571,
0.009078117780009994,
0.008709102344409985,
0.008351459748736535,
0.008005038798581044,
0.007669678146259198,
0.007345206842051519,
0.007031444939721853
],
"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": [
0.0666666666666666,
0.19199999999999992,
0.31733333333333325,
0.44266666666666654,
0.5679999999999998,
0.6933333333333331,
0.8186666666666664,
0.944,
1.0693333333333332,
1.1946666666666663,
1.3199999999999996,
1.4453333333333331,
1.5706666666666664,
1.6959999999999997,
1.8213333333333332,
1.9466666666666663,
2.0719999999999996,
2.197333333333333,
2.3226666666666658,
2.4479999999999995,
2.5733333333333324,
2.698666666666666,
2.8239999999999994,
2.9493333333333327,
3.074666666666666,
3.1999999999999993,
3.3253333333333326,
3.450666666666666,
3.5759999999999996,
3.7013333333333325,
3.8266666666666658,
3.951999999999999,
4.077333333333333,
4.202666666666666,
4.327999999999999,
4.453333333333332,
4.578666666666665,
4.704,
4.829333333333333,
4.954666666666665,
5.079999999999998,
5.205333333333333,
5.330666666666666,
5.455999999999999,
5.581333333333332,
5.706666666666665,
5.831999999999999,
5.957333333333333,
6.0826666666666656,
6.207999999999998,
6.333333333333332,
6.458666666666666,
6.583999999999999,
6.7093333333333325,
6.834666666666665,
6.959999999999998,
7.085333333333333,
7.210666666666666,
7.3359999999999985,
7.461333333333331,
7.586666666666665,
7.711999999999999,
7.837333333333332,
7.9626666666666654,
8.088,
8.213333333333331,
8.338666666666665,
8.463999999999999,
8.589333333333332,
8.714666666666664,
8.839999999999998,
8.965333333333332,
9.090666666666664,
9.216,
9.341333333333333,
9.466666666666665,
9.591999999999999,
9.717333333333332,
9.842666666666664,
9.967999999999998,
10.09333333333333,
10.218666666666664,
10.344,
10.469333333333331,
10.594666666666665,
10.719999999999999,
10.84533333333333,
10.970666666666665,
11.095999999999998,
11.22133333333333,
11.346666666666664,
11.471999999999998,
11.597333333333331,
11.722666666666665,
11.847999999999999,
11.973333333333331,
12.098666666666665,
12.223999999999998,
12.34933333333333,
12.474666666666664,
12.599999999999998,
12.72533333333333,
12.850666666666665,
12.975999999999999,
13.101333333333331,
13.226666666666665,
13.351999999999999,
13.47733333333333,
13.602666666666664,
13.727999999999998,
13.85333333333333,
13.978666666666665,
14.104,
14.229333333333331,
14.354666666666665,
14.479999999999997,
14.60533333333333,
14.730666666666664,
14.855999999999996,
14.98133333333333,
15.106666666666664,
15.231999999999998,
15.357333333333331,
15.482666666666665,
15.607999999999997,
15.73333333333333,
15.858666666666664,
15.983999999999996,
16.109333333333332,
16.234666666666666,
16.359999999999996,
16.48533333333333,
16.610666666666663,
16.735999999999997,
16.86133333333333,
16.98666666666666,
17.112,
17.237333333333332,
17.362666666666662,
17.488,
17.61333333333333,
17.738666666666663,
17.863999999999997,
17.98933333333333,
18.11466666666666,
18.24,
18.365333333333332,
18.490666666666662,
18.616,
18.74133333333333,
18.866666666666664,
18.991999999999997,
19.11733333333333,
19.24266666666666,
19.368,
19.493333333333332,
19.618666666666662,
19.744,
19.86933333333333,
19.994666666666664,
20.119999999999994,
20.24533333333333,
20.37066666666666,
20.495999999999995,
20.621333333333332,
20.746666666666663,
20.871999999999996,
20.99733333333333,
21.122666666666664,
21.247999999999994,
21.37333333333333,
21.49866666666666,
21.623999999999995,
21.74933333333333,
21.874666666666663,
21.999999999999996,
22.12533333333333,
22.250666666666664,
22.375999999999994,
22.50133333333333,
22.62666666666666,
22.751999999999995,
22.87733333333333,
23.002666666666663,
23.127999999999997,
23.25333333333333,
23.378666666666664,
23.503999999999994,
23.62933333333333,
23.75466666666666,
23.879999999999995,
24.00533333333333,
24.130666666666663,
24.255999999999997,
24.38133333333333,
24.506666666666664,
24.631999999999994,
24.75733333333333,
24.882666666666662,
25.007999999999996,
25.13333333333333,
25.258666666666663,
25.383999999999993,
25.50933333333333,
25.634666666666664,
25.759999999999994,
25.88533333333333,
26.010666666666662,
26.135999999999996,
26.26133333333333,
26.386666666666663,
26.511999999999993,
26.63733333333333,
26.762666666666664,
26.887999999999995,
27.013333333333332,
27.138666666666662,
27.263999999999996,
27.38933333333333,
27.514666666666663,
27.639999999999993,
27.76533333333333,
27.890666666666664,
28.015999999999995,
28.141333333333332,
28.266666666666662,
28.391999999999996,
28.517333333333326,
28.642666666666663,
28.767999999999994,
28.893333333333327,
29.01866666666666,
29.143999999999995,
29.26933333333333,
29.394666666666662,
29.519999999999996,
29.645333333333326,
29.770666666666664,
29.895999999999994,
30.021333333333327,
30.14666666666666,
30.271999999999995,
30.39733333333333,
30.522666666666662,
30.647999999999996,
30.773333333333326,
30.898666666666664,
31.023999999999994,
31.149333333333328,
31.27466666666666,
31.399999999999995,
31.52533333333333,
31.650666666666663,
31.775999999999996,
31.901333333333326,
32.026666666666664,
32.152,
32.27733333333333,
32.40266666666667,
32.528,
32.65333333333333,
32.778666666666666,
32.903999999999996,
33.029333333333334,
33.154666666666664,
33.28,
33.40533333333333,
33.53066666666666,
33.656,
33.781333333333336,
33.90666666666666,
34.032,
34.157333333333334,
34.282666666666664,
34.408,
34.53333333333333,
34.65866666666666,
34.784,
34.909333333333336,
35.03466666666666,
35.16,
35.285333333333334,
35.410666666666664,
35.536,
35.66133333333333,
35.78666666666666,
35.912,
36.037333333333336,
36.16266666666666,
36.288,
36.413333333333334,
36.538666666666664,
36.664,
36.78933333333333,
36.91466666666666,
37.04,
37.165333333333336,
37.29066666666666,
37.416,
37.541333333333334,
37.666666666666664,
37.792,
37.91733333333333,
38.04266666666666,
38.168,
38.29333333333334,
38.41866666666666,
38.544,
38.669333333333334,
38.794666666666664,
38.92,
39.04533333333333,
39.17066666666666,
39.296,
39.42133333333334,
39.54666666666666,
39.672,
39.797333333333334,
39.922666666666665,
40.048,
40.173333333333325,
40.29866666666666,
40.424,
40.54933333333333,
40.67466666666666,
40.8,
40.92533333333333,
41.050666666666665,
41.176,
41.301333333333325,
41.42666666666666,
41.552,
41.67733333333333,
41.80266666666666,
41.928,
42.05333333333333,
42.178666666666665,
42.303999999999995,
42.429333333333325,
42.55466666666666,
42.68,
42.80533333333333,
42.93066666666666,
43.056,
43.18133333333333,
43.306666666666665,
43.431999999999995,
43.557333333333325,
43.68266666666666,
43.808,
43.93333333333333,
44.05866666666666,
44.184,
44.30933333333333,
44.434666666666665,
44.559999999999995,
44.685333333333325,
44.81066666666666,
44.936,
45.06133333333333,
45.18666666666666,
45.312,
45.43733333333333,
45.562666666666665,
45.687999999999995,
45.813333333333325,
45.93866666666666,
46.064,
46.18933333333333,
46.31466666666666,
46.44,
46.56533333333333,
46.690666666666665,
46.815999999999995,
46.941333333333326,
47.06666666666666,
47.192,
47.31733333333333,
47.44266666666666,
47.568,
47.69333333333333,
47.818666666666665,
47.943999999999996,
48.069333333333326,
48.19466666666666,
48.32,
48.44533333333333,
48.57066666666666,
48.696,
48.82133333333333,
48.946666666666665,
49.071999999999996,
49.197333333333326,
49.32266666666666,
49.448,
49.57333333333332,
49.69866666666666,
49.824,
49.94933333333333,
50.074666666666666,
50.199999999999996,
50.325333333333326,
50.45066666666666,
50.576,
50.701333333333324,
50.82666666666666,
50.952,
51.07733333333333,
51.202666666666666,
51.327999999999996,
51.453333333333326,
51.57866666666666,
51.704,
51.829333333333324,
51.95466666666666,
52.08,
52.20533333333333,
52.330666666666666,
52.455999999999996,
52.581333333333326,
52.70666666666666,
52.832,
52.957333333333324,
53.08266666666666,
53.208,
53.33333333333333,
53.458666666666666,
53.583999999999996,
53.709333333333326,
53.834666666666664,
53.96,
54.085333333333324,
54.21066666666666,
54.336,
54.46133333333333,
54.586666666666666,
54.711999999999996,
54.837333333333326,
54.962666666666664,
55.088,
55.213333333333324,
55.33866666666666,
55.464,
55.58933333333333,
55.714666666666666,
55.839999999999996,
55.96533333333333,
56.090666666666664,
56.216,
56.341333333333324,
56.46666666666666,
56.59199999999999,
56.71733333333333,
56.842666666666666,
56.96799999999999,
57.09333333333333,
57.218666666666664,
57.343999999999994,
57.469333333333324,
57.59466666666666,
57.71999999999999,
57.84533333333333,
57.97066666666666,
58.09599999999999,
58.22133333333333,
58.346666666666664,
58.471999999999994,
58.597333333333324,
58.72266666666666,
58.84799999999999,
58.97333333333333,
59.09866666666666,
59.22399999999999,
59.34933333333333,
59.474666666666664,
59.599999999999994,
59.725333333333325,
59.85066666666666,
59.97599999999999,
60.10133333333333,
60.22666666666666,
60.35199999999999,
60.47733333333333,
60.602666666666664,
60.727999999999994,
60.853333333333325,
60.97866666666666,
61.10399999999999,
61.22933333333333,
61.35466666666666,
61.47999999999999,
61.60533333333333,
61.730666666666664,
61.855999999999995,
61.981333333333325,
62.10666666666666,
62.23199999999999,
62.35733333333333,
62.48266666666666,
62.60799999999999
],
"xaxis": "x",
"y": [
0.02965760274689782,
0.030572194721755486,
0.031501458098170725,
0.032445083350181037,
0.033402738781469585,
0.03437407076602579,
0.035358704050153726,
0.036356242116224256,
0.03736626760832676,
0.03838834281972893,
0.03942201024179832,
0.04046679317378045,
0.04152219639256391,
0.04258770688129647,
0.04366279461544817,
0.04474691340464951,
0.04583950178836653,
0.0469399839832115,
0.04804777087942843,
0.04916226108384211,
0.05028284200631259,
0.05140889098650335,
0.052539776457546594,
0.053674859142976164,
0.05481349328310231,
0.05595502788681695,
0.057098808004653605,
0.05824417601877671,
0.05939047294544437,
0.06053703974538027,
0.06168321863740066,
0.06282835441057467,
0.06397179573015313,
0.0651128964324786,
0.06625101680409107,
0.06738552484027051,
0.06851579747830684,
0.06964122180086287,
0.07076119620489157,
0.07187513153169411,
0.07298245215384602,
0.07408259701488976,
0.07517502061788023,
0.07625919395907932,
0.07733460540332897,
0.07840076149787968,
0.07945718772172078,
0.08050342916774164,
0.08153905115535284,
0.08256363977150935,
0.08357680233840008,
0.08457816780640502,
0.08556738707126327,
0.08654413321474227,
0.08750810166845589,
0.0884590103008327,
0.08939659942759445,
0.09032063174645996,
0.09123089219714305,
0.09212718774806122,
0.09300934711151189,
0.0938772203894068,
0.09473067865197568,
0.09556961345215986,
0.09639393627871376,
0.09720357795130982,
0.0979984879612082,
0.09877863376129581,
0.09954400000952464,
0.10029458776998582,
0.10103041367603466,
0.10175150906004633,
0.10245791905451496,
0.10314970166932191,
0.10382692685008726,
0.10448967552257964,
0.10513803862819623,
0.1057721161555367,
0.10639201617307983,
0.10699785386793033,
0.10758975059554252,
0.10816783294523102,
0.10873223182617037,
0.10928308157844444,
0.1098205191135462,
0.11034468308854634,
0.1108557131179455,
0.1113537490269994,
0.11183893015006655,
0.11231139467726625,
0.11277127905245968,
0.11321871742527406,
0.1136538411595918,
0.11407677840060289,
0.1144876537022006,
0.11488658771616456,
0.11527369694423473,
0.11564909355383445,
0.11601288525785722,
0.11636517525857663,
0.11670606225539669,
0.11703564051580982,
0.1173540000085895,
0.11766122659791028,
0.11795740229675808,
0.118242605577675,
0.11851691173857969,
0.11878039332110103,
0.11903312057859548,
0.1192751619907386,
0.11950658482134849,
0.11972745571585733,
0.11993784133464726,
0.12013780901827273,
0.12032742748042691,
0.12050676752436323,
0.1206759027783667,
0.12083491044576841,
0.1209838720649254,
0.12112287427454406,
0.12125200957969788,
0.12137137711389788,
0.12148108339259939,
0.12158124305358337,
0.12167197957972699,
0.12175342599978092,
0.12182572556289586,
0.12188903238278619,
0.12194351204759162,
0.12198934219168324,
0.12202671302587466,
0.12205582782271954,
0.12207690335382645,
0.12209017027637852,
0.12209587346631554,
0.12209427229592401,
0.12208564085386972,
0.12207026810601307,
0.12204845799565435,
0.12202052948216333,
0.12198681651727045,
0.12194766795860214,
0.12190344742036288,
0.12185453306136913,
0.12180131731094829,
0.12174420653351081,
0.12168362063288907,
0.12161999259781256,
0.12155376799015533,
0.1214854043778396,
0.12141537071451039,
0.12134414666832412,
0.12127222190238077,
0.1212000953095253,
0.12112827420439615,
0.12105727347574792,
0.1209876147021963,
0.12091982523463607,
0.12085443724866357,
0.12079198677039876,
0.12073301267914308,
0.12067805569032662,
0.12062765732220895,
0.12058235884977112,
0.12054270024921349,
0.120509219136415,
0.12048244970265161,
0.12046292165078523,
0.12045115913504928,
0.12044767970744699,
0.12045299327367165,
0.12046760106132932,
0.12049199460312744,
0.12052665473754376,
0.12057205062937187,
0.12062863881238647,
0.12069686225623902,
0.12077714945955881,
0.12086991357109271,
0.1209755515405931,
0.12109444330102916,
0.12122695098358444,
0.12137341816678193,
0.12153416916098052,
0.12170950832937981,
0.12189971944659325,
0.12210506509575922,
0.1223257861050969,
0.12256210102475248,
0.12281420564472728,
0.12308227255463773,
0.12336645074602642,
0.12366686525791289,
0.12398361686625287,
0.12431678181796804,
0.12466641161018852,
0.1250325328153554,
0.12541514695282405,
0.12581423040760495,
0.12622973439688154,
0.1266615849849416,
0.12710968314714588,
0.12757390488355655,
0.1280541013828223,
0.12855009923689958,
0.12906170070715092,
0.12958868404232676,
0.13013080384887304,
0.13068779151395235,
0.1312593556814799,
0.1318451827813893,
0.13244493761223253,
0.13305826397710382,
0.13368478537273562,
0.13432410573147066,
0.13497581021564656,
0.13563946606375274,
0.1363146234875259,
0.13700081661895008,
0.1376975645059051,
0.13840437215498524,
0.1391207316197758,
0.1398461231326254,
0.1405800162777138,
0.1413218712029507,
0.1420711398679972,
0.14282726732544218,
0.1435896930319165,
0.14435785218567945,
0.145131177086976,
0.14590909851723394,
0.1466910471329457,
0.1474764548698876,
0.1482647563531337,
0.14905539030815676,
0.1498478009681657,
0.15064143947269779,
0.1514357652523951,
0.15223024739481333,
0.15302436598607447,
0.15381761342315736,
0.154609495691637,
0.15539953360373038,
0.15618726399159177,
0.15697224085090317,
0.15775403642995967,
0.15853224225962287,
0.1593064701197214,
0.16007635293772304,
0.16084154561576816,
0.16160172578245705,
0.16235659446610207,
0.16310587668651563,
0.16384932196277258,
0.1645867047347785,
0.1653178246968978,
0.16604250704231321,
0.16676060261723613,
0.16747198798453788,
0.16817656539682596,
0.16887426267945513,
0.16956503302441822,
0.17024885469653034,
0.17092573065375166,
0.17159568808396017,
0.17225877786088636,
0.17291507392236333,
0.1735646725744055,
0.17420769172502484,
0.17484427005202452,
0.17547456610932605,
0.17609875737668285,
0.1767170392578671,
0.1773296240326613,
0.17793673976814625,
0.17853862919493985,
0.17913554855414027,
0.17972776642080013,
0.18031556250978434,
0.18089922646986129,
0.1814790566718218,
0.18205535899632863,
0.1826284456270899,
0.1831986338547648,
0.1837662448968332,
0.18433160273841534,
0.18489503299876905,
0.18545686182790616,
0.18601741483743953,
0.18657701606943994,
0.1871359870067182,
0.18769464562754834,
0.188253305507486,
0.1888122749704894,
0.189371856291165,
0.1899323449495183,
0.19049402893918457,
0.19105718812967903,
0.1916220936828087,
0.19218900752296406,
0.19275818186063456,
0.19332985876809913,
0.19390426980589123,
0.1944816356982989,
0.19506216605583993,
0.19564605914236752,
0.1962335016842018,
0.19682466871844037,
0.19741972347741524,
0.19801881730608514,
0.19862208960901687,
0.1992296678235171,
0.19984166741540155,
0.20045819189386357,
0.20107933284189777,
0.2017051699587879,
0.20233577111121437,
0.20297119238965744,
0.20361147816689598,
0.2042566611555589,
0.2049067624618816,
0.2055617916330218,
0.20622174669552684,
0.20688661418280796,
0.20755636914972114,
0.20823097517267758,
0.20891038433396064,
0.20959453718927437,
0.21028336271781353,
0.21097677825450417,
0.2116746894043334,
0.21237698993902918,
0.2130835616766288,
0.21379427434477877,
0.21450898542889096,
0.21522754000652844,
0.2159497705696704,
0.21667549683669846,
0.21740452555618875,
0.2181366503047519,
0.21887165128132824,
0.2196092951004861,
0.22034933458736206,
0.2210915085769623,
0.22183554172059766,
0.2225811443022291,
0.22332801206750516,
0.2240758260682062,
0.224824252524782,
0.22557294270951966,
0.22632153285280726,
0.22706964407476898,
0.22781688234439848,
0.22856283846811945,
0.22930708810947567,
0.23004919184143724,
0.2307886952325572,
0.23152512896793695,
0.23225800900572388,
0.2329868367695459,
0.23371109937703385,
0.23443026990429214,
0.2351438076858834,
0.23585115864963158,
0.236551755685259,
0.23724501904562134,
0.23793035677905255,
0.238607165191085,
0.23927482933361138,
0.23993272351933703,
0.24058021185920658,
0.24121664882033245,
0.24184137980182377,
0.2424537417258188,
0.2430530636409434,
0.2436386673353856,
0.2442098679567562,
0.24476597463592706,
0.24530629111208388,
0.24583011635631438,
0.2463367451911564,
0.2468254689036739,
0.24729557584979117,
0.24774635204781262,
0.24817708175927594,
0.24858704805552428,
0.24897553336865688,
0.24934182002579003,
0.2496851907658713,
0.25000492923860135,
0.25030032048534023,
0.25057065140221196,
0.25081521118596123,
0.2510332917634552,
0.2512241882060533,
0.25138719913041957,
0.25152162708765285,
0.251626778942939,
0.25170196624822444,
0.25174650561066597,
0.251759719059906,
0.25174093441740136,
0.2516894856712871,
0.2516047133603855,
0.2514859649711226,
0.25133259535122454,
0.2511439671441098,
0.25091945124792536,
0.2506584273031621,
0.2503602842127115,
0.2500244206981336,
0.2496502458957487,
0.24923717999599143,
0.2487846549292102,
0.2482921151008392,
0.24775901817854287,
0.24718483593357835,
0.24656905513822933,
0.2459111785207294,
0.24521072577863565,
0.2444672346511112,
0.24368026205006876,
0.24284938524956573,
0.2419742031322886,
0.2410543374913833,
0.2400894343852948,
0.2390791655426802,
0.2380232298138639,
0.23692135466469705,
0.23577329770810482,
0.23457884826801018,
0.23333782896977837,
0.23205009735076837,
0.2307155474840764,
0.22933411160807352,
0.22790576175387964,
0.22643051136252595,
0.22490841688318325,
0.22333957934352447,
0.22172414588302106,
0.2200623112397721,
0.21835431918130088,
0.2166004638696807,
0.21480109115129753,
0.21295659976162,
0.21106744243541667,
0.2091341269130516,
0.20715721683369745,
0.20513733250661698,
0.20307515155201086,
0.20097140940336122,
0.19882689966368478,
0.19664247430864593,
0.1944190437300896,
0.19215757661420324,
0.18985909964921888,
0.1875246970583248,
0.18515550995423946,
0.18275273551272436,
0.1803176259631943,
0.17785148739543968,
0.17535567838240698,
0.1728316084198966,
0.17028073618496614,
0.16770456761577157,
0.1651046538165071,
0.16248258879201866,
0.159840007017598,
0.15717858085032865,
0.15450001778923156,
0.15180605759227744,
0.149098469259137,
0.14637904788927156,
0.14364961142568125,
0.14091199729526804,
0.13816805895735876,
0.13541966237247213,
0.13266868240386895,
0.12991699916482874,
0.12716649432492022,
0.12441904738879525,
0.121676531961211,
0.1189408120120969,
0.11621373815552201,
0.11349714395636464,
0.11079284227838093,
0.1081026216871759,
0.10542824292131797,
0.102771435444506,
0.10013389409130266,
0.09751727581848108,
0.09492319657350658,
0.09235322829109763,
0.08980889602816361,
0.08729167524674329,
0.08480298925382998,
0.08234420680619985,
0.07991663988755658,
0.07752154166447338,
0.07516010462674644
],
"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": [
47.95,
48.15,
38.73333333333333,
55.46666666666667,
64.68333333333334,
50.28333333333333,
55.8,
34.583333333333336,
64.71666666666667,
55.16666666666666,
60.083333333333336,
65.65,
65,
58.61666666666667,
50.1,
57.43333333333333,
59.45,
46.91666666666666,
52.46666666666667,
42.8,
39.23333333333333,
51.78333333333333,
50.61666666666667,
69.08333333333333,
36.65,
71.63333333333334,
12.516666666666667,
60.25,
55.083333333333336,
47.31666666666667,
19.23333333333333,
39.516666666666666,
47.2,
56.86666666666667,
78.63333333333334,
43.03333333333333,
66.98333333333333,
65.83333333333333,
52.35,
34.166666666666664,
64.75,
55.06666666666667,
52.05,
64.63333333333334,
52.95,
57.11666666666667,
56.516666666666666,
52.21666666666667,
45.48333333333333,
40.05,
52.8,
39.1,
59.833333333333336,
35.6,
44.48333333333333,
50.86666666666667,
55.35,
45.9,
54.53333333333333,
35.38333333333333,
42.71666666666667,
51.2,
57.91666666666666,
52.61666666666667,
51.36666666666667,
30.25,
38.48333333333333,
60.11666666666667,
55.8,
57.18333333333333,
49.81666666666667,
52.98333333333333,
44.86666666666667,
61.1,
71.16666666666667,
54,
52.31666666666667,
38.16666666666666,
61.9,
60.1,
42.38333333333333,
58.6,
58.85,
53.5,
49.05,
56.266666666666666,
62.78333333333333,
52.333333333333336,
49.16666666666666,
48.833333333333336,
54.833333333333336,
47.41666666666666,
64.33333333333333,
35.6,
45.98333333333333,
62.38333333333333,
50.266666666666666,
51.96666666666667,
46.48333333333333,
40.15,
60.11666666666667,
61,
42.7,
53.95,
68.36666666666666,
42.28333333333333,
67.51666666666667,
71.01666666666667,
53.35,
54.88333333333333,
55.86666666666667,
54.71666666666667,
62.516666666666666,
43.766666666666666,
53.98333333333333,
47.266666666666666,
56.016666666666666,
54.25,
50.98333333333333,
43.3,
38.63333333333333,
44.95,
53.18333333333333,
66.45,
53.71666666666667,
52.766666666666666,
55.3,
9.733333333333333,
50.71666666666667,
53.06666666666667,
55.8,
56.11666666666667,
60.78333333333333,
38.11666666666667,
71.23333333333333,
61.38333333333333,
54.2,
47.766666666666666,
60.1,
70.98333333333333,
45.7,
53.016666666666666,
52.65,
59.6,
51.68333333333333,
69.06666666666666,
75.86666666666666,
42.68333333333333,
49.48333333333333,
55.583333333333336,
47.16666666666666,
56.93333333333333,
63.65,
47.38333333333333,
62.93333333333333,
54.73333333333333,
35.21666666666667,
61.53333333333333,
53.43333333333333,
63.23333333333333,
65.53333333333333,
47.21666666666667,
36.95,
45.9,
38.56666666666667,
52.56666666666667,
48.083333333333336,
45.43333333333333,
60.95,
54.78333333333333,
44.06666666666667,
31.716666666666665,
55.53333333333333,
56.4,
45.6,
37.083333333333336,
64.31666666666666,
55.46666666666667,
50.06666666666667,
49.73333333333333,
66.51666666666667,
46.93333333333333,
48.86666666666667,
67.73333333333333,
60.91666666666666,
54.78333333333333,
52.73333333333333,
55.833333333333336,
52.9,
40.98333333333333,
54.65,
68.45,
69.28333333333333,
76.95,
47.15,
42.7,
52.48333333333333,
52.91666666666666,
51.78333333333333,
51.516666666666666,
35.583333333333336,
57.38333333333333,
69.05,
72.76666666666667,
64.76666666666667,
58.66666666666666,
59.06666666666667,
46.31666666666667,
44.516666666666666,
58.38333333333333,
62.11666666666667,
57.016666666666666,
36.55,
46.833333333333336,
51.71666666666667,
44.36666666666667,
40.18333333333333,
55.91666666666666,
56.11666666666667,
62.833333333333336,
12.8,
54.31666666666667,
48.16666666666666,
54.55,
40.11666666666667,
83.93333333333334,
49.016666666666666,
49.71666666666667,
65.15,
76.18333333333334,
46.56666666666667,
38.266666666666666,
50.7,
36.75,
47.23333333333333,
38.05,
53.46666666666667,
54.71666666666667,
42.516666666666666,
49.63333333333333,
66.86666666666666,
39.55,
64.65,
45.65,
71.85,
50.16666666666666,
56.23333333333333,
61.4,
56.41666666666666,
61,
40.1,
45.2,
51.13333333333333,
58.1,
69.93333333333334,
44.5,
47.2,
41.766666666666666,
62.333333333333336,
66.38333333333334,
57.1,
48.583333333333336,
63.65,
50.56666666666667,
59.91666666666666,
55.8,
45.766666666666666,
46.16666666666666,
56.583333333333336,
61.31666666666667,
59.15,
57.31666666666667,
55.31666666666667,
53.9,
52.11666666666667,
73.43333333333334,
73.16666666666667,
61.95,
47.96666666666667,
64.18333333333334,
61.53333333333333,
67.33333333333333,
43.63333333333333,
56.21666666666667,
50.93333333333333,
47.18333333333333,
62.91666666666666,
42.28333333333333,
64.13333333333334,
42.95,
50.41666666666666,
47.4,
50.43333333333333,
64.7,
44.13333333333333,
55.6,
49.91666666666666,
73.28333333333333,
42.15,
45.73333333333333,
74.26666666666667,
52.16666666666666,
66.05,
50.56666666666667,
58.68333333333333,
59.93333333333333,
47.36666666666667,
41.766666666666666,
58.583333333333336,
78.4,
59.766666666666666,
63.65,
69.6,
53.766666666666666,
43.36666666666667,
48.8,
52.46666666666667,
50.85,
78.86666666666666,
46.266666666666666,
53.8,
60.833333333333336,
62.8,
58.63333333333333,
51.43333333333333,
61.48333333333333,
46.63333333333333,
67.56666666666666,
55.4,
35.45,
57.45,
62.833333333333336,
45.53333333333333,
50.88333333333333,
59.55,
31.28333333333333,
37.15,
46.766666666666666,
40.93333333333333,
36.05,
47.4,
43.31666666666667,
22,
41.25,
34.983333333333334,
32.4,
37.9,
46.55,
35.916666666666664,
33.35,
39.78333333333333,
45.78333333333333,
50.75,
37.13333333333333,
5.816666666666666,
38.61666666666667,
50.43333333333333,
49.98333333333333,
52.55,
46.333333333333336,
51.13333333333333,
58.06666666666667,
41.88333333333333,
38.81666666666667,
39.86666666666667,
72.11666666666666,
47.86666666666667,
39.7,
43.66666666666666,
66.15,
42.56666666666667,
41.333333333333336,
53.28333333333333,
44.48333333333333,
46.43333333333333,
38.88333333333333,
50.61666666666667,
39.516666666666666,
54.38333333333333,
53.46666666666667,
50.31666666666667,
51.75,
40.38333333333333,
41.45,
37.55,
46.21666666666667,
46.15,
43.38333333333333,
45.03333333333333,
49.65,
38.083333333333336,
51.6,
40.78333333333333,
48.766666666666666,
41.53333333333333,
47.06666666666667,
31.65,
55.833333333333336,
41.48333333333333,
41.25,
56.21666666666667,
45.4,
44.21666666666667,
55.083333333333336,
36.16666666666666,
38.65,
63.6,
43.45,
41.3,
39.31666666666667,
21.83333333333333,
40.3,
45.23333333333333,
53.61666666666667,
3.783333333333333,
48.63333333333333,
46.13333333333333,
36.43333333333333,
17.65,
48.583333333333336,
42.15,
40.333333333333336,
38.53333333333333,
47.98333333333333,
46,
39.23333333333333,
43.88333333333333,
45.86666666666667,
7.45,
42.1,
31.33333333333333,
37.56666666666667,
50.56666666666667,
48.1,
23.73333333333333,
45.16666666666666,
58.31666666666667,
51.65,
50.25,
37.88333333333333,
71.95,
49.96666666666667,
52.833333333333336,
36.61666666666667,
53.38333333333333,
49.6,
46.66666666666666,
40.65,
49.48333333333333,
44.86666666666667,
50.11666666666667,
38.81666666666667,
18.933333333333334,
28.33333333333333,
56.083333333333336,
10.833333333333334,
11.8,
12.416666666666666,
11.916666666666666,
20.7,
22.25,
18.73333333333333,
77.11666666666666,
50.46666666666667,
24.7,
21.633333333333333,
26.866666666666667,
41.11666666666667,
63.06666666666667,
16.116666666666667,
28.016666666666666,
24.28333333333333,
45.766666666666666,
17.5,
32.95,
68.85,
17.716666666666665,
16.55,
16.216666666666665,
24.433333333333334,
10.25,
19.4,
36.21666666666667,
17,
12,
28.216666666666665,
29.6,
31.116666666666667,
17.866666666666667,
10.566666666666666,
29.95,
28.5,
25,
31.78333333333333,
8.65,
24.28333333333333,
36.333333333333336,
32.96666666666667,
32.28333333333333,
25.216666666666665,
30.85,
15.466666666666669,
29.966666666666665,
8.65,
16.75,
30.83333333333333,
19.33333333333333,
19.4,
24.83333333333333,
31.183333333333334,
7.666666666666667,
19.883333333333333,
22.03333333333333,
16.05,
27.4,
27.016666666666666,
26.066666666666663,
16.266666666666666,
33.016666666666666,
10.333333333333334,
22.566666666666663,
22.183333333333334,
5.366666666666666,
12.366666666666667,
6.233333333333333,
3.9,
5.9,
28.416666666666668,
13.833333333333334,
25.6,
7.55,
29.016666666666666,
23.95,
13,
23.55,
75.13333333333334,
28.5,
33.2,
27.15,
28.58333333333333,
19.53333333333333
],
"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",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"智能计算",
"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": [
56.333333333333336,
30.83333333333333,
59.61666666666667,
50.25,
58.16666666666666,
51.266666666666666,
23.85,
46.31666666666667,
54.71666666666667,
53.31666666666667,
43.61666666666667,
59.88333333333333,
54.083333333333336,
57.31666666666667,
54.7,
49.13333333333333,
59.66666666666666,
44.15,
36.93333333333333,
48.55,
54.56666666666667,
46.516666666666666,
32.71666666666667,
50.333333333333336,
51.6,
36.516666666666666,
57.88333333333333,
50.66666666666666,
29.15,
31.83333333333333,
37.53333333333333,
49.36666666666667,
50.73333333333333,
38.61666666666667,
38.15,
40.05,
43.53333333333333,
57.85,
46.333333333333336,
50.65,
51.36666666666667,
59.86666666666667,
59.583333333333336,
59.53333333333333,
40.63333333333333,
25.9,
53.96666666666667,
53.48333333333333,
43.36666666666667,
36.41666666666666,
49.13333333333333,
54.96666666666667,
58.35,
55.833333333333336,
45.65,
40.6,
33.88333333333333,
52.93333333333333,
35.833333333333336,
54.16666666666666,
35.083333333333336,
49.8,
46.11666666666667,
50.083333333333336,
52.55,
57.28333333333333,
43.18333333333333,
45.45,
42.35,
45.95,
55.91666666666666,
48.083333333333336,
55.71666666666667,
56.73333333333333,
44.4,
15,
38.53333333333333,
53.43333333333333,
33.53333333333333,
30.766666666666666,
45.85,
47.766666666666666,
58.46666666666667,
46.516666666666666,
58.15,
33.8,
48.05,
59.25,
27.8,
47.55,
41.083333333333336,
57.7,
41.1,
53.35,
59.8,
45.53333333333333,
16.7,
52.583333333333336,
54.3,
34.03333333333333,
54.81666666666667,
44.91666666666666,
36.083333333333336,
37,
41.88333333333333,
19.3,
48.45,
57.36666666666667,
33.016666666666666,
59.333333333333336,
48.8,
50.98333333333333,
29.016666666666666,
51.86666666666667,
37.36666666666667,
33.2,
50.35,
44.28333333333333,
39.68333333333333,
46.9,
43.91666666666666,
54.766666666666666,
40.46666666666667,
35.93333333333333,
47.18333333333333,
49.5,
39.333333333333336,
43.75,
39.36666666666667,
51.55,
53.06666666666667,
46.61666666666667,
32.6,
36.93333333333333,
57.91666666666666,
30.883333333333333,
49,
47.45,
55.75,
37.11666666666667,
57.86666666666667,
37.36666666666667,
47.766666666666666,
58.13333333333333,
33.53333333333333,
41.05,
35.8,
42.016666666666666,
25.266666666666666,
36.41666666666666,
46.16666666666666,
50.13333333333333,
29.566666666666663,
41.78333333333333,
49.66666666666666,
59.93333333333333,
58.61666666666667,
57,
25.98333333333333,
54.68333333333333,
31.65,
56.2,
42.65,
55.21666666666667,
42.03333333333333,
31.466666666666665,
44.91666666666666,
49.266666666666666,
50.45,
43.93333333333333,
39.38333333333333,
45.833333333333336,
33.5,
32.63333333333333,
33.25,
40.266666666666666,
39.95,
42.11666666666667,
36.45,
43,
58.53333333333333,
51.7,
52.75,
48.016666666666666,
33.1,
34.083333333333336,
57.333333333333336,
48.25,
55.5,
56.7,
57.93333333333333,
51.91666666666666,
46.583333333333336,
46.11666666666667,
57.66666666666666,
52.7,
53.86666666666667,
31.15,
57.61666666666667,
40.25,
45.65,
24.416666666666668,
37.13333333333333,
52.61666666666667,
50.68333333333333,
54.38333333333333,
58.96666666666667,
43.45,
46.95,
38.766666666666666,
55.91666666666666,
56.28333333333333,
51.833333333333336,
25.266666666666666,
46.13333333333333,
53.98333333333333,
34.8,
50.6,
45.48333333333333,
49.73333333333333,
52.5,
51.9,
33.833333333333336,
56.21666666666667,
58.8,
56.6,
40.15,
36.48333333333333,
52.583333333333336,
52.31666666666667,
50.4,
43.6,
50.016666666666666,
42.93333333333333,
35.81666666666667,
48.833333333333336,
41.61666666666667,
52.93333333333333,
53.9,
58.43333333333333,
42.11666666666667,
43.86666666666667,
28.33333333333333,
46.98333333333333,
54.21666666666667,
8.816666666666666,
59.333333333333336,
17.616666666666667,
39.8,
49.66666666666666,
59.88333333333333,
48.03333333333333,
38.766666666666666,
35.61666666666667,
42.93333333333333,
37.46666666666667,
50.28333333333333,
50.03333333333333,
53.75,
50.18333333333333,
54.35,
51.13333333333333,
57.516666666666666,
37.2,
41.6,
27.016666666666666,
21.05,
57.93333333333333,
55.43333333333333,
34.85,
57.46666666666667,
55.61666666666667,
31.216666666666665,
39.266666666666666,
40.78333333333333,
40.81666666666667,
40.43333333333333,
24.416666666666668,
50.91666666666666,
40.18333333333333,
33.78333333333333,
47.583333333333336,
43.21666666666667,
21.883333333333333,
48.43333333333333,
44.78333333333333,
47.4,
43.96666666666667,
46.4,
53.833333333333336,
47.18333333333333,
54.96666666666667,
54.7,
52.63333333333333,
48.43333333333333,
45.11666666666667,
46.23333333333333,
42.88333333333333,
55.6,
50.85,
47,
58.03333333333333,
52.06666666666667,
57.11666666666667,
32.3,
33.31666666666667,
43.06666666666667,
37.65,
26.7,
29.4,
28.966666666666665,
39.766666666666666,
29.85,
49.8,
55.98333333333333,
62.73333333333333,
25,
34.333333333333336,
26.3,
49.78333333333333,
17.766666666666666,
49.65,
19.78333333333333,
24.183333333333334,
33.88333333333333,
24.7,
55.91666666666666,
41.48333333333333,
18.266666666666666,
40.71666666666667,
35.21666666666667,
49.583333333333336,
49.03333333333333,
14.7,
20.416666666666668,
19.58333333333333,
38.78333333333333,
28.33333333333333,
33.5,
49.3,
38.23333333333333,
46.06666666666667,
31.316666666666663,
42.66666666666666,
31.016666666666666,
23.4,
22.73333333333333,
31.9,
31.866666666666667,
40.6,
49.96666666666667,
28.08333333333333,
39.083333333333336,
23.3,
17.533333333333335,
23.58333333333333,
40.8,
13.95,
28.9,
38.25,
23.366666666666667,
0.0666666666666666,
14.95,
39.71666666666667,
23.066666666666663,
0.7833333333333333,
34.266666666666666,
21.133333333333333,
23.25,
14.733333333333333,
20.45,
10.433333333333334,
28.433333333333334,
29.883333333333333,
19.95,
26.933333333333334,
22.683333333333334,
11.833333333333334,
32.7,
18.716666666666665,
10.316666666666666,
5.633333333333334,
31.2,
20.633333333333333,
24.05,
10.233333333333333,
28.216666666666665,
20.5,
32.5,
19.133333333333333,
54.15,
14.35,
15.3,
15.583333333333334,
25.78333333333333,
30.08333333333333,
15.516666666666667,
17.25,
21.1,
26.116666666666667,
33.36666666666667,
15.833333333333334,
6.333333333333333,
5.833333333333333,
34.766666666666666,
10.083333333333334,
15.05,
9.666666666666666,
8.516666666666667,
16.45,
14.083333333333334,
24.516666666666666,
43.78333333333333,
27.28333333333333,
10.983333333333333,
4.2,
19.75,
25.58333333333333,
45.86666666666667,
8.75,
5.55,
7.3,
26.15,
6.166666666666667,
28.466666666666665,
52.48333333333333,
12.95,
31.216666666666665,
5.566666666666666,
11.233333333333333,
4.783333333333333,
5.9,
6.533333333333333,
18.65,
2.8,
11.35,
6.2,
18.48333333333333,
7.1,
30.08333333333333,
10.466666666666669,
8.55,
12.983333333333333,
13.316666666666666,
11.333333333333334,
10.966666666666669,
11.216666666666669,
10.666666666666666,
19.133333333333333,
9.4,
18.816666666666663,
6.083333333333333,
12.016666666666667,
9.45,
31.4,
15.333333333333334,
12.583333333333334,
14.95,
17.933333333333334,
17.116666666666667,
13.383333333333333,
16.4,
14.733333333333333,
30.183333333333334,
12.9,
17.783333333333335,
17.166666666666668,
5.15,
17.65,
5.4,
7.683333333333334,
13.166666666666666,
13.05,
3.3,
6.35,
19.5,
8.433333333333334,
2.85,
17.716666666666665,
23.3,
31.7,
7.65,
9.183333333333334,
18.316666666666663,
14.866666666666667,
29.03333333333333,
8.766666666666667,
6.533333333333333,
2.6333333333333333
],
"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"
],
"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": 23,
"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"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"[12, 33, 35, 69, 140, 157, 95]"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 23
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"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"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
"[36, 65, 54, 89, 116, 128, 1]"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 24
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"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": 25
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"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": [
12,
33,
35,
69,
140,
157,
95
]
}
],
"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": 27,
"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": [
36,
65,
54,
89,
116,
128,
1
]
}
],
"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": 28,
"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": [
"47.95"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 28
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 29,
"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": 30,
"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": 31,
"source": [
"school_total_list = [len(df) for df in df_school_list]\n"
],
"outputs": [],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 32,
"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": 33,
"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": 34,
"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": 35,
"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": 36,
"source": [
"df_res.sort_values(by = 'lazy', ascending=False)"
],
"outputs": [
{
"output_type": "execute_result",
"data": {
"text/plain": [
" lazy total ritio\n",
"school \n",
"江油中学 29 72 0.402778\n",
"四川省绵阳市安州中学 23 193 0.119171\n",
"绵阳中学实验学校 10 26 0.384615\n",
"绵阳市秀水中学 9 21 0.428571\n",
"三台县芦溪中学 8 13 0.615385\n",
"四川省绵阳实验高级中学 8 20 0.400000\n",
"四川省北川中学 7 41 0.170732\n",
"南山中学 5 643 0.007776\n",
"四川省盐亭中学 3 4 0.750000\n",
"四川省梓潼中学校 3 14 0.214286\n",
"四川省平武中学 3 6 0.500000\n",
"绵阳东辰国际学校 3 31 0.096774\n",
"四川省江油市第一中学 2 2 1.000000\n",
"四川省科学城第一中学 2 2 1.000000\n",
"绵阳市第三中学 2 2 1.000000\n",
"江油外国语学校 2 2 1.000000\n",
"开元中学 1 1 1.000000\n",
"江油市太白中学 1 2 0.500000\n",
"绵阳普明中学 1 3 0.333333\n",
"三台中学实验学校 0 96 0.000000\n",
"四川省绵阳市丰谷中学 0 1 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>江油中学</th>\n",
" <td>29</td>\n",
" <td>72</td>\n",
" <td>0.402778</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省绵阳市安州中学</th>\n",
" <td>23</td>\n",
" <td>193</td>\n",
" <td>0.119171</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>绵阳中学实验学校</th>\n",
" <td>10</td>\n",
" <td>26</td>\n",
" <td>0.384615</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>绵阳市秀水中学</th>\n",
" <td>9</td>\n",
" <td>21</td>\n",
" <td>0.428571</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>三台县芦溪中学</th>\n",
" <td>8</td>\n",
" <td>13</td>\n",
" <td>0.615385</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省绵阳实验高级中学</th>\n",
" <td>8</td>\n",
" <td>20</td>\n",
" <td>0.400000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省北川中学</th>\n",
" <td>7</td>\n",
" <td>41</td>\n",
" <td>0.170732</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>南山中学</th>\n",
" <td>5</td>\n",
" <td>643</td>\n",
" <td>0.007776</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省盐亭中学</th>\n",
" <td>3</td>\n",
" <td>4</td>\n",
" <td>0.750000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省梓潼中学校</th>\n",
" <td>3</td>\n",
" <td>14</td>\n",
" <td>0.214286</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省平武中学</th>\n",
" <td>3</td>\n",
" <td>6</td>\n",
" <td>0.500000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>绵阳东辰国际学校</th>\n",
" <td>3</td>\n",
" <td>31</td>\n",
" <td>0.096774</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省江油市第一中学</th>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>1.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省科学城第一中学</th>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>1.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>绵阳市第三中学</th>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>1.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>江油外国语学校</th>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>1.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>开元中学</th>\n",
" <td>1</td>\n",
" <td>1</td>\n",
" <td>1.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>江油市太白中学</th>\n",
" <td>1</td>\n",
" <td>2</td>\n",
" <td>0.500000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>绵阳普明中学</th>\n",
" <td>1</td>\n",
" <td>3</td>\n",
" <td>0.333333</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>三台中学实验学校</th>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>96</td>\n",
" <td>0.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>四川省绵阳市丰谷中学</th>\n",
" <td>0</td>\n",
" <td>1</td>\n",
" <td>0.000000</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
]
},
"metadata": {},
"execution_count": 36
}
],
"metadata": {}
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"source": [],
"outputs": [],
"metadata": {}
}
],
"metadata": {
"interpreter": {
"hash": "8f813b2878d7b258cd09e18d0c2ed8f3095dbd48beeca1ff9674685e92c9e6b1"
},
"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
}