一、项目简介
1.1 项目博客地址
1.2 项目完成的功能与特色
分析文件‘集美大学各省录取分数.xlsx’，完成以下功能：
1)集美大学-间不同省份在本一批的平均分数，柱状图展示排名前10的省份，
2)分析福建省这3年各批次成绩情况，使用折线图展示结果，并预测录取成绩
3)分析其他省份数据。用热力图，地图方式绘制所有省份数据情况。
1.3 项目采用的技术栈
Numpy：矩阵计算与其它大多数框架的数据处理基础；
Matplotlab：专业画图工具，话说这个单词还是真是在Matlab之间插入了plot这个词形成的；
Pandas：提供类似于R语言的DataFrame操作，非常方便；
百度地图API
热力图
1.3 项目借鉴源代码的地址
/p/c18dedc38b7b
1.4 团队成员任务分配表
二、项目的需求分析
对文件数据进行提取、分析
三、项目功能架构图、主要功能流程图
四、系统模块说明
4.1 系统模块列表
柱状图、折线图、热力图
4.2 各模块详细描述(名称，功能，运行截图，关键源代码)
4.2.1柱状图：集美大学-间不同省份在本一批的平均分数，展示排名前10的省份。
#绘图
plt.figure()
plt.bar(x=province_dict_keys,height=province_dict_values,alpha=0.8)for x,y inenumerate(province_dict_values):
plt.text(x, y,"%s" % y, ha="center", va="bottom")#设置标题
plt.title("排名前10的省份")#为两条坐标轴设置名称
plt.xlabel("省份")
plt.ylabel("平均分")#图片的显示及存储
log = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")#plt.savefig("./logging/%s_all_a.jpg" % log) #图片的存储#plt.close() #关闭matplotlib
4.2.2折线图：分析福建省这3年各批次成绩情况，使用折线图展示结果，并预测录取成绩
#折线图
plt.figure()
plt.plot(grade_year,grade,"ro-", color="#4169E1", alpha=0.8, label="提前批航海类(理工)")
plt.plot(grade_year,grade1,"ro-", color="#FFFA12", alpha=0.8, label="师范类(面向全省)(理工)")
plt.plot(grade_year,grade2,"ro-", color="#78FF1D", alpha=0.8, label="师范类(面向厦门)(理工)")
plt.plot(grade_year,grade3,"ro-", color="#1CFFB7", alpha=0.8, label="农村专项计划(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(面向厦门)(理工)")
plt.plot(grade_year,grade6,"ro-", color="#2237FF", alpha=0.8, label="闽台合作(理工)")
plt.plot(grade_year,grade7,"ro-", color="#BA6BFF", alpha=0.8, label="预科批(理工)") #在当前绘图对象绘图(X轴，Y轴，蓝色虚线，线宽度)
for y in[grade,grade1,grade2,grade3,grade4,grade5,grade6,grade7]:for x,yy inzip(grade_year,y):
plt.text(x, yy+1,str(yy), ha="center", va="bottom", fontsize=7)
plt.xlabel("年份") #X轴标签
plt.ylabel("分数线") #Y轴标签
plt.title("福建省这3年理工各批次成绩情况") #标题
#plt.savefig("./logging/%s_all_b.jpg" % log) #图片的存储
#显示图示
plt.legend()
plt.show()
4.2.3热力图：分析其他省份数据。有精力同学可以研究热力图，地图方式绘制所有省份数据情况。
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数据文件
point_pr(gr,file)#获取经纬度
defgetlnglat(address):
url= "http://api./geocoding/v3/"output= "json"ak= "8atpMUyuexdbuYFU838ejPvSPnWYZoks"add= quote(address) #由于本文城市变量为中文，为防止乱码，先用quote进行编码
uri= url + "?" + "address=" + add + "&output=" + output + "&ak=" +ak
req=urlopen(uri)
res= req.read().decode() #将其他编码的字符串解码成unicode
temp= json.loads(res) #对json数据进行解析
returntempdefpoint_pr(gr,file):#每个省份的经纬度
print(gr)for line ingr:#line是个list，取得所有需要的值
b= line[0] #将第一列city读取出来并清除不需要字符
if b == "西藏" or b == "":continuec= line[1]#将第二列price读取出来并清除不需要字符
lng= getlnglat(b)["result"]["location"]["lng"] #采用构造的函数来获取经度
lat= getlnglat(b)["result"]["location"]["lat"] #获取纬度
str_temp= "{"lat":" + str(lat) + ","lng":" + str(lng) + ","count":" + str(c) +"},"
#print(str_temp) #也可以通过打印出来，把数据copy到百度热力地图api的相应位置上
file.write(str_temp)#写入文档
file.close()
五、项目总结
5.1 特点
对集美大学近几年的录取分数进行分析，并生成图表
5.2 不足之处
整体不够美观
码云地址：/leaf28/university.git
