# 集美大學各省錄取分數分析(學號尾數為2，3同學完成) # 分析文件‘集美大學各省錄取分數.xlsx’，完成： # 1）集美大學2015-2018年間不同省份在本一批的平均分數，柱狀圖展示排名前10的省份， # 2）分析福建省這3年各批次成績情況，使用折線圖展示結果，並預測2019年錄取成績（數據... ...
一、項目簡介
1.1 項目博客地址
https://rpc.cnblogs.com/metaweblog/yyh28
1.2 項目完成的功能與特色
分析文件‘集美大學各省錄取分數.xlsx’，完成以下功能：
1）集美大學2015-2018年間不同省份在本一批的平均分數，柱狀圖展示排名前10的省份，
2）分析福建省這3年各批次成績情況，使用折線圖展示結果，並預測2019年錄取成績
3）分析其他省份數據。用熱力圖，地圖方式繪製所有省份數據情況。
1.3 項目採用的技術棧
Numpy：矩陣計算與其它大多數框架的數據處理基礎；
Matplotlab：專業畫圖工具，話說這個單詞還是真是在Matlab之間插入了plot這個詞形成的；
Pandas：提供類似於R語言的DataFrame操作，非常方便；
百度地圖API
熱力圖
1.3 項目借鑒源代碼的地址
https://www.jianshu.com/p/c18dedc38b7b
1.4 團隊成員任務分配表
二、項目的需求分析
對文件數據進行提取、分析
三、項目功能架構圖、主要功能流程圖
四、系統模塊說明
4.1 系統模塊列表
柱狀圖、折線圖、熱力圖
4.2 各模塊詳細描述（名稱，功能，運行截圖，關鍵源代碼）
4.2.1柱狀圖：集美大學2015-2018年間不同省份在本一批的平均分數，展示排名前10的省份。
#繪圖 plt.figure() plt.bar(x=province_dict_keys,height=province_dict_values,alpha=0.8) for x,y in enumerate(province_dict_values): plt.text(x, y, '%s' % y, ha='center', va='bottom') #設置標題 plt.title("排名前10的省份") # 為兩條坐標軸設置名稱 plt.xlabel("省份") plt.ylabel("平均分") #圖片的顯示及存儲 log = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') # plt.savefig('./logging/%s_all_a.jpg' % log) #圖片的存儲 # plt.close() #關閉matplotlib
4.2.2折線圖：分析福建省這3年各批次成績情況，使用折線圖展示結果，並預測2019年錄取成績
#折線圖 plt.figure() plt.plot(grade_year,grade,'ro-', color='#4169E1', alpha=0.8, label='提前批航海類（理工）') plt.plot(grade_year,grade1,'ro-', color='#FFFA12', alpha=0.8, label='師範類(面向全省)（理工）') plt.plot(grade_year,grade2,'ro-', color='#78FF1D', alpha=0.8, label='師範類(面向廈門)（理工）') plt.plot(grade_year,grade3,'ro-', color='#1CFFB7', alpha=0.8, label='農村專項計劃（理工）') plt.plot(grade_year,grade4,'ro-', color='#1BE9FF', alpha=0.8, label='本一批（理工）') plt.plot(grade_year,grade5,'ro-', color='#1F98FF', alpha=0.8, label='本一批(面向廈門)（理工）') plt.plot(grade_year,grade6,'ro-', color='#2237FF', alpha=0.8, label='閩台合作（理工）') plt.plot(grade_year,grade7,'ro-', color='#BA6BFF', alpha=0.8, label='預科批（理工）') #在當前繪圖對象繪圖（X軸，Y軸，藍色虛線，線寬度） for y in [grade,grade1,grade2,grade3,grade4,grade5,grade6,grade7]: for x,yy in zip(grade_year,y): plt.text(x, yy+1,str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=7) plt.xlabel("年份") #X軸標簽 plt.ylabel("分數線") #Y軸標簽 plt.title("福建省這3年理工各批次成績情況") #標題 # plt.savefig('./logging/%s_all_b.jpg' % log) #圖片的存儲 #顯示圖示 plt.legend() plt.show()
4.2.3熱力圖：分析其他省份數據。有精力同學可以研究熱力圖，地圖方式繪製所有省份數據情況。
gr=batch('本一批','理工') gr=sorted(gr.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) file = open(r'../point.json','w') #建立json數據文件 point_pr(gr,file) #獲取經緯度 def getlnglat(address): url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/' output = 'json' ak = '8atpMUyuexdbuYFU838ejPvSPnWYZoks' add = quote(address) #由於本文城市變數為中文，為防止亂碼，先用quote進行編碼 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak req = urlopen(uri) res = req.read().decode() #將其他編碼的字元串解碼成unicode temp = json.loads(res) #對json數據進行解析 return temp def point_pr(gr,file): #每個省份的經緯度 print(gr) for line in gr: # line是個list，取得所有需要的值 b = line[0] #將第一列city讀取出來並清除不需要字元 if b == '西藏' or b == '': continue c= line[1]#將第二列price讀取出來並清除不需要字元 lng = getlnglat(b)['result']['location']['lng'] #採用構造的函數來獲取經度 lat = getlnglat(b)['result']['location']['lat'] #獲取緯度 str_temp = '{"lat":' + str(lat) + ',"lng":' + str(lng) + ',"count":' + str(c) +'},' # print(str_temp) #也可以通過列印出來，把數據copy到百度熱力地圖api的相應位置上 file.write(str_temp) #寫入文檔 file.close()
五、項目總結
5.1 特點
對集美大學近幾年的錄取分數進行分析，並生成圖表
5.2 不足之處
整體不夠美觀
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