高校数据可视化：用Python玩转校园大数据

嘿，大家好！今天咱们聊聊一个特别酷的事情——用数据可视化图表来分析高校的数据。比如你可能想知道你们学校的图书馆借书量趋势，或者哪个专业的就业率最高。这些问题听起来复杂吗？其实一点也不！我们用Python就能轻松搞定。

首先，你需要一些数据。假设你的学校提供了一个CSV文件，里面记录了每年图书馆借书的数量。你可以从网上下载这个文件，然后开始我们的Python旅程。首先安装必要的库，像Pandas用来处理数据，Matplotlib用来画图。打开终端输入以下命令安装这些库：

    pip install pandas matplotlib
    

接下来是代码部分啦！打开你喜欢的代码编辑器，新建一个Python脚本。首先导入需要的库：

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    

然后读取你的CSV文件：

    # 替换 'library_data.csv' 为你的实际文件名
    data = pd.read_csv('library_data.csv')
    

假设文件中有两列：“Year” 和 “Books Borrowed”。我们先看看前几行数据：

    print(data.head())
    

输出看起来像这样：

       Year  Books Borrowed
    0  2015          12000
    1  2016          12500
    2  2017          13000
    3  2018          13500
    4  2019          14000
    

现在我们可以画出借书量的趋势图啦！使用Matplotlib画一个简单的折线图：

    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.plot(data['Year'], data['Books Borrowed'], marker='o')
    plt.title('Library Book Borrowing Trends Over Years')
    plt.xlabel('Year')
    plt.ylabel('Books Borrowed')
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

这段代码会弹出一个窗口，显示逐年变化的借书量趋势。是不是很直观？如果想更花哨一点，可以加颜色、标注等。比如修改颜色为蓝色：

    plt.plot(data['Year'], data['Books Borrowed'], color='blue', marker='o')
    

再比如给每个点加上标签：

    for i in range(len(data)):
        plt.text(data['Year'][i], data['Books Borrowed'][i], str(data['Books Borrowed'][i]))
    

总之，用Python和Matplotlib，你可以随心所欲地制作各种图表。无论是高校图书馆数据还是其他方面的信息，都能用这种方式展现得一目了然。

希望这篇文章能激发你在数据分析领域的兴趣！如果你有更多想法或问题，欢迎留言交流哦。