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    吉林‖选五开奖结果:高考志愿怎么报?582个专业,1281个本科院校,你会如何选择?

    查吉林十一选五走势图 www.fgxj.net 来源:CDA原创 | 2019-06-26 | 发布:经管之家




    从前两天开始,各省市关于高考成绩放榜和各批次录取分数线都陆续出炉,教育部也发布了最新的全国高等学校名单。



    于是乎,所谓的野鸡大学也就无处躲藏了。

    也给广大的高考生在填报志愿的时候,提供了一个参考。



    当然本次不讨论这个...

    最新发布的名单没有本科院校的数量,于是小F找了2018年的数据。



    1243所本科院校,和本次获取到的数据「1281个」基本差不多。

    下面展示一下数据。



    包含了专业名称,开设此专业的院校数量,及每年的就业率,最后是每年毕业生数量。



    5万多条院??ㄗㄒ档氖?,涵盖11大类,582个专业,1281个本科院校。

    接下来就来分析一波,先对学科进行分组。

    from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    import jieba

    # 设置列名与数据对齐

    pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)

    pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

    # 显示15行

    pd.set_option('display.max_rows', 15)

    # 读取数据

    df = pd.read_csv('message.csv', encoding='gbk', header=None, names=['subject', 'major', 'school'])

    # 学科分类

    df_subject = df.groupby('subject').count.reset_index.sort_values(by='school')

    print(df_subject)

    # 获取列表数据

    list1, list2 = ,

    for i in df_subject['subject']:

    list1.append(i)

    for j in df_subject['school']:

    list2.append(j)

    print(list1)

    print(list2)

    获得数据如下:



    利用获取的两个列表数据进行可视化。



    这里「工学」位居第一,也和当下时代的发展相契合。

    传统点的就是工业4.0,智能点的就是人工智能。

    无不和「工学」息息相关。

    接下来对专业进行分析。

    # 专业分类

    df_major = df.groupby('major').count.reset_index.sort_values(by='school')

    print(df_major)

    # 获取列表数据

    list1, list2 = ,

    for i in df_major['major'][-10:]:

    list1.append(i)

    print(list1)

    for j in df_major['school'][-10:]:

    list2.append(j)

    print(list2)

    得到结果如下:



    专业TOP10出炉,也能以供参考。

    照例还是使用现成的模板,方便多了...



    最终结果如下。



    开设英语的本科院校达到了1001所,接近院校总数的80%了。

    不过网上对英语的评价就是:英语==失业。

    所以对于英语专业,需要慎重考虑。

    尾随其后的是计算机科学与技术,目前的大热门。

    当然是不是修电脑我就不清楚了,相信关注小F公众号的小伙伴们,都能感受到计算机的魅力。

    令人失望的是,小F就读的大机械居然没上榜,惭愧呀。

    想当初「机械机械,压倒一切」,真不是瞎吹的。

    一入机械深似海,从此妹子是路人。

    这句也不假,说多了都是泪~

    下面统计院校总数,并获取校名包含学院的院校数量。

    # 对学校进行分组

    df_name = df.groupby('school').count.reset_index.sort_values(by='subject')

    print(df_name)

    # 输出包含学院的校名

    print(df_name[df_name['school'].str.contains('学院')])

    得到院校总数以及哪所学校的专业最多:



    嗯,1281所本科院校。

    其中贵州大学以164个本科专业位居榜首。

    接下来看一下校名包含学院的学校有多少所。



    829所,占比64.7%,那么剩下的差不多都是大学了。

    学院变大学(校名),这也是每年好多高校一直在做的事情。

    毕竟一个霸气的校名,也能吸引不少考生报名。

    最后生成一个校名词云图。

    其中需要去掉「大学」和「学院」这两个关键词。

    def create_wordcloud(df):

    """

    生成校名词云

    """

    # 分词

    text = ''

    for line in df['name']:

    text += ' '.join(jieba.cut(line, cut_all=False))

    text += ' '

    backgroud_Image = plt.imread('school.jpg')

    wc = WordCloud(

    background_color='white',

    mask=backgroud_Image,

    font_path='C:WindowsFonts华康俪金黑W8.TTF',

    max_words=1000,

    max_font_size=150,

    min_font_size=15,

    prefer_horizontal=1,

    random_state=50,

    )

    wc.generate_from_text(text)

    img_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)

    wc.recolor(color_func=img_colors)

    # 看看词频高的有哪些

    process_word = WordCloud.process_text(wc, text)

    sort = sorted(process_word.items, key=lambda e: e[1], reverse=True)

    print(sort[:50])

    plt.imshow(wc)

    plt.axis('off')

    wc.to_file("校名词云.jpg")

    print('生成词云成功!')

    # 去除大学

    df_name = df_name['school'].str.replace('大学', '')

    dict_name = {'name': df_name.values, 'numbers': df_name.index}

    df_name = pd.DataFrame(dict_name)

    # 去除学院

    df_name = df_name['name'].str.replace('学院', '')

    dict_name = {'name': df_name.values, 'numbers': df_name.index}

    # 生成校名词云图

    create_wordcloud(df_name)

    得到结果如下:



    师范和科技,妥妥的扛把子。

    讲了半天,最后该如何选择呢?

    当然是想去哪就去哪(分数高),冥冥之中,自有天意~

    最后祝大家都能选到理想的大学和心仪的专业!

    完 谢谢观看

    本文已经过优化显示,查看原文请点击以下链接:
    查看原文:https://www.cda.cn/view/27029.html

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