源代码 github: https://github.com/VonSdite/SchoolRank

数据来源

中国学位与研究生教育信息网 => http://www.cdgdc.edu.cn/xwyyjsjyxx/xkpgjg/
数据是全国第四轮学科评估结果，该数据于2017年12月28日发布

目的

做这个脚本的缘由,

因为身边总有同学要讨论哪个高校哪个高校比较优秀, 讲道理, 要看哪个高校优秀, 还是要具体到高校的具体专业, 口说无凭, 数据说话
可以方便大家知道某个高校的强势在哪里

脚本介绍

需要的第三方库

wordcloud: pip install wordcloud
pandas: pip install pandas
numpy: pip install numpy
matplotlib: pip install matplotlib
pillow: pip install pillow
requests: pip install requests
BeautifulSoup: pip install beautifulsoup4

`show.py`

展示学校的评估结果

使用

在该项目目录下打开终端
键入 show.py [学校名] 即可

比如,
show.py 暨南大学

如果想比较多个学校之间的评估结果, 可以这样操作
show.py 西安交通大学中山大学

`GetSomeData/GetSchoolRank.py`

用于获取高校评估的脚本

使用爬虫来获取 全国第四轮学科评估结果, 将数据保存为了 schoolRank.xlsx, 保存为.xlsx文件是为了方便使用excel进行操作(也可以自己保存为.csv文件来进行数据处理, 代码中已注释)

schoolRank.xlsx数据展示

可以通过excel来筛选查看数据(比自己造轮子来的方便多了)

比如, 查看 暨南大学的评估结果

`GetSomeData/AssessmentAnalysis.py`

用于统计每个学校得到各个评估的次数

通过pandas简易处理下数据, 将数据保存为了 schoolRank.xlsx, 保存为.xlsx文件是为了方便使用excel进行操作(也可以自己保存为.csv文件来进行数据处理, 代码中已注释)

schoolAssementCount.xlsx数据展示

同样可以通过excel来筛选查看数据

`GetSomeData/GetWordCloud.py`

以schoolRank.xlsx中的学校名来作词云, 实际就是按学校参加评估的总次数来画词云

该项目生成的词云如下:

注意

注意1
wordcloud 不支持显示中文, 可以通过如下修改来支持中文:

进入python根目录, 然后进入Lib\site-packages\wordcloud
进入C:\Windows\Fonts目录下, 拷贝一个中文字库, 如华文新魏, 将其复制粘贴到Lib\site-packages\wordcloud目录下
打开Lib\site-packages\wordcloud目录下wordcloud.py, 找到如下这行代码

将代码改为对应拷入进来的字库名字, 如华文新魏的字库名字为STXINWEI.TTF
至此解决中文乱码问题

注意2
wordcloud的WordCloud类中的generate方法是先对传进去的文字进行分词, 但是对中文的分词效果不太好, 建议先自己计算词频, 存放到字典中, 然后使用generate_from_frequencies来生成词云

{cmd

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    # 指定默认字体 SimHei为黑体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号

text = '清华大学清华大学北京大学北京大学暨南大学'
textDic = {
    '清华大学': 2,
    '北京大学': 2,
    '暨南大学': 1
}
wc1 = WordCloud().generate(text)                        # generate对中文分词效果不好
wc2 = WordCloud().generate_from_frequencies(textDic)    # 自己来计算词频, 改善效果

plt.title('generate生成的词云')
plt.imshow(wc1, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")

plt.figure()
plt.title('自己计算词频')
plt.imshow(wc2, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()