通常来说，这是一个仁者见仁、智者见智的话题。
一般采用的方法是：本科或者重点大学在各省的录取率。这种方法的优点是非常直观，缺点是忽略了人口规模以及发展水平带来的影响，而且缺乏可参考的关联对象。
今日的数据，我们采用另外一种方法，基于宏观数据的分布比例，来对各省的高考难度做一个排名。
在此需要引入一个题外话题：一段时间之前，有位网友问，你们账号里的各类数据，做一个excel表格就好了，为什么要引入不同的颜色、形状等，绘制复杂的可视化图表，让读者看起来很难理解？
因为真正复杂的事情，通常有着非常多的限定范围，绝非一个数据维度或一句话能够说得清楚的。
如果说文字是一维的，表格是二维的，那么包含多个数据维度的可视化图表，属于真正立体的数据。
再说一个直观的现象：现实生活中，绝大部分人对数字是不敏感的，他们通常无法准确感知到1和100的区别，也很难从10个以上的数字中迅速找到数字之间的区别与联系。
但是看一张比例尺精确的可视化图表，我们便可以清晰地感知到1和100的区别，这种区别用天壤之别来形容，恰如其分，而且还能迅速帮你了解到数字之间的区别与联系。
另外，我们对这个世界的认知大概来源于几个方面：第一层，点到即止的粗浅了解；第二层，深入剖析的精细了解；第三层，基于粗细了解的推断。所谓神探，大概便达到了第三层。
数据可视化技术，是计算机时代的新兴技术之一。它无法帮你推断，但能让你在最短的时间内，用最小的内存（无论是大脑还是计算机），帮你准确地了解一件事。所谓一图胜千言，说的就是数据可视化图表。
下面这张数据可视化图表，包含了以下五个数据维度：高考的七种类型试卷、各省的GDP、常住人口、对应年份的出生人口（2023年高考对应2005年出生的人数）、高考报名人数，计算得到五项指标的8种分布比例。
我们可以简单地理解为：当高考报名人数明显高于GDP、常住人口或出生人口时，这意味着这个省的高考难度会很大，因为有更多的人选择了高考这条路。反之，则意味着高考难度会小，大家有其他更多更好的选择。
2023年的高考共有七张试卷，我们在图表中分别用不同的颜色填充，其中绿色表示全国甲卷的五个省份（广西、云、贵、川、藏），橙色表示全国乙卷的12个省份（西北、东北多省、以及山西、内蒙古、河南、安徽和江西）,蓝色表示新高考I卷（黄河、长江及珠江中下游地区的8个省份），紫色表示辽宁、海南和重庆三省市，自主命题的北京、上海和天津，则使用浅绿色填充。
从各类型试卷的分布区域看，全国甲、乙卷省份的GDP，要明显低于常住人口、出生人口和报名人数占全国的比例，而各类型试卷区域的对应年份出生人数，大致与高考报名人数相当。
但对于各省而言，情况则各不相同，意味着高考难度各有不同，具体为：
一，GDP和常住人口的比例，高于高考报名人数的。这些区域发展水平较高，学子们有更多选择的机会，不必去走高考这一条路，所以高考报名人数少，包括广东、江苏、浙江、福建、辽宁、北京、上海和天津这些省市，基本都是经济发达的省份。
二，GDP和常住人口的比例，基本与高考报名人数持平的，主要分布在全国乙卷的北方地区。
三，GDP比例略低于高考报名人数的，可以理解为高考有一些难度，比如湖北、重庆和辽宁。
四，GDP明显低于高考报名人数的，高考困难度增加，这种情况主要有广西、河南、山东、四川、安徽、江西、河北和湖南。
由于独特的户籍制度的存在，部分劳动力跨省务工，但考生作为家属留守在本省，这也反映在常住人口的比例，同样低于高考报名人数。
对于这些区域的学子而言，人生没有更多的选择，高考是唯一公平的竞争手段。所以，他们需要付出比其他省份更多的努力，才有可能在高考这条路上，走得比别人更远一些。
以上便是基于宏观数据的高考难度排名！比如广西和河南的高考，谁更难一些，他们的实际难度，因不同考生的场内场外因素，在叠加变化着，很难给出一个特别准确的定义。
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