大家好！今天咱们聊聊数据可视化和师范大学之间的那些事儿。作为一名程序员兼教育爱好者，我觉得用图表来展示师范大学的数据特别酷，这样不仅能直观看出趋势，还能让数据分析变得更有趣。
首先，咱们得准备好数据。假设我们有一份关于师范大学招生人数的数据集，包括不同年份、男女比例以及专业分布等信息。为了方便演示，我先手动创建一些假数据：
import pandas as pd
data = {
'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020],
'Male_Students': [1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700],
'Female_Students': [1800, 1900, 2000, 2100, 2200, 2300]
}
df = pd.DataFrame(data)
接下来，咱们要用Python的Matplotlib库来画图。Matplotlib可是个强大的绘图工具，支持各种类型的图表。比如，我们可以先画一个折线图来显示每年男女生人数的变化：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Year'], df['Male_Students'], label='Male Students', marker='o')
plt.plot(df['Year'], df['Female_Students'], label='Female Students', marker='s')
# 添加标题和标签
plt.title('University Student Enrollment Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.legend()
plt.grid(True)
# 显示图形
plt.show()
哇哦！这个折线图看起来是不是很直观？从图上可以看出男生和女生的招生人数逐年增加。接下来，咱们再画个饼图，看看男女比例的大致情况。
# 计算总人数并计算男女比例
total_students = df['Male_Students'] + df['Female_Students']
male_ratio = (df['Male_Students'] / total_students) * 100
female_ratio = (df['Female_Students'] / total_students) * 100
# 绘制饼图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.pie([male_ratio.iloc[-1], female_ratio.iloc[-1]], labels=['Male', 'Female'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Gender Ratio in 2020')
plt.show()
最后，咱们还可以用柱状图来对比不同年份的数据。比如，比较2015年和2020年的男女学生人数差异：
years = ['2015', '2020']
male_counts = [df['Male_Students'][0], df['Male_Students'].iloc[-1]]
female_counts = [df['Female_Students'][0], df['Female_Students'].iloc[-1]]
plt.bar(years, male_counts, color='blue', label='Male Students')
plt.bar(years, female_counts, bottom=male_counts, color='pink', label='Female Students')
plt.title('Student Gender Comparison (2015 vs 2020)')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.legend()
plt.show()
通过这些图表，咱们可以清晰地看到师范大学招生的趋势和性别比例变化。其实，数据可视化不仅仅是技术人员的工作，它还能帮助教育工作者更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
好了，今天的分享就到这里啦！如果你也对数据可视化感兴趣，不妨试试用Python动手实践一下吧！