• Pandas+Pyecharts | 40000+条考研信息数据可视化

    考研数据集：数据集下载
    运行工具：jupyter notebook

    前言

    博文通过分析各大高校考研招生信息数据，看看：

    • 招生专业最多的10大高校是哪些
    • 专业最高分、最低分分布情况
    • 几大专业专业TOP20学校有哪些

    希望对小伙伴们有所帮助，如有疑问或者需要改进的地方可以在评论区留言。

    涉及到的库：
    Pandas — 数据处理
    Pyecharts — 数据可视化

    可视化部分：
    柱状图 — Bar
    象形图 — PictorialBar
    词云图 — stylecloud
    组合组件 — Grid

    1. 导入模块

    !pip install stylecloud

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    import re
import stylecloud
from PIL import Image
import numpy as np
import pandas as pd 
from collections import Counter
from pyecharts.charts import Line,PictorialBar,Bar,Grid
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.globals import SymbolType
from pyecharts.commons.utils import JsCode

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    2.Pandas数据处理

    2.1 读取数据

    df = pd.read_csv('/home/mw/input/202201106373/考研信息.csv')
df.head(10)

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    在这里插入图片描述

    2.2 查看索引、数据类型和内存信息

    df.info()

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    可以看到，学校名称、院系名称、专业代码等列存在部分数据缺失

    2.3 去掉空行

    df.dropna(inplace=True)

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    2.4 筛选2020年考研信息

    df_2020 = df[df['年份'] == 2020]
df_2020.info()

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    在这里插入图片描述
    可以看到，没有缺失数据了

    2.5 查看所有列都重复的行

    df_2020.duplicated().sum()

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    在这里插入图片描述

    2.6 查看某些列重复的行

    df_2020.duplicated(subset=["学校名称","专业代码"]).sum()

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    在这里插入图片描述

    2.7 总分行格式处理

    df_2020 = df_2020[~(df_2020['总分']=='-')]
df_2020['总分'] = df_2020['总分'].astype('int')

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    df_2020.info()

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    在这里插入图片描述

    3. Pyecharts数据可视化

    3.1 招生专业最多的10大高校

    df_major_10 = df_2020.groupby('学校名称')['专业名称'].count().sort_values(ascending = False)[:10].to_frame('数量')
df_major_10 = df_major_10 = df_major_10.sort_values(by='数量').sort_values(by='数量')
schs = list(df_major_10.index)

sch_icons = {
     '武汉大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/46182017.png',
     '吉林大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/76557044.png',
     '厦门大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/14008229.png',
     '西南大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/68012227.png',
     '北京大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/86350223.png',
     '四川大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/75651370.png',
     '山东大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/97189370.png',
     '复旦大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/28312850.png',
     '云南大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/31586909.png',
     '南开大学': 'image://https://www.shanghairanking.cn/_uni/logo/44629152.png'
    }

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    icons = []
for sch in schs:
    icons.append(dict(name=sch, value=1, symbol=sch_icons[sch]))
p1 = (
        PictorialBar()
        .add_xaxis(schs)
        .add_yaxis("",
                    icons,
                    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                    category_gap='40%',
                    symbol_pos='start',
                    symbol_size=60,
                    is_symbol_clip=False,
                    itemstyle_opts={"normal": {
                        'shadowBlur': 10,
                        'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, 0.5)',
                        'shadowOffsetX': 10,
                        'shadowOffsetY': 10,}
                    })
        .set_global_opts(
                    xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),
                    yaxis_opts=opts.AxisOpts(
                        is_show=True,
                        is_scale=True,
                        axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                        axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=20,color='#ed1941',font_weight=700,margin=20),
                        splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False, 
                                                          linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed')),
                        axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False,
                                                linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))
                    ),
        )
       .reversal_axis()
    )

b1 = (
     Bar()
     .add_xaxis(schs)
     .add_yaxis('', df_major_10['数量'].values.tolist(), category_gap='40%')
     .set_series_opts(
         label_opts=opts.LabelOpts(
            position="insideLeft",
            vertical_align='middle',
            horizontal_align='top',
            font_size=18,
            font_weight='bold',                                                
            formatter='  {c} '),
            itemstyle_opts={
                            'opacity': 0.9,
                            'shadowBlur': 10,
                            'shadowOffsetX': 10,
                            'shadowOffsetY': 10,
                            'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, 0.5)',
                            'barBorderRadius': [30, 30, 30, 30],
                            'color':'red'
                        }
      )
      .set_global_opts(
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(
                is_scale=True,
                type_="value",
                name_location="middle",
                position='top',
                name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=14, font_weight='bold',),
                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),),
          title_opts=opts.TitleOpts(title='招生专业数量前十的学校',
                                       title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="blue",font_size=30),
                                       pos_top='2%',pos_left = 'center'),          
      )
      .reversal_axis()
     )

grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme='light', width='1000px', height='800px'))
grid.add(p1, is_control_axis_index=False, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='15%', pos_right='80%', pos_top='10%'))
grid.add(b1, is_control_axis_index=False, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='23%', pos_right='10%', pos_top='10%'))
grid.render_notebook()

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    3.2 部分专业最高分、最低分分布

    df_tmp = df_2020[df_2020["专业名称"].str.contains('计算机科学与技术|工商管理|会计|管理科学与工程|金融|法律|材料科学与工程|公共管理|机械工程|数学')]
df_major = df_tmp.groupby('专业名称')['总分'].agg([np.mean, np.max,np.min])
df_major = df_major.sort_values(by=['mean'],ascending=False)[:20]

df_major['amin'] = df_major['amin']*(-1)

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    bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(df_major.index.tolist())
    .add_yaxis('最高分', 
                   df_major['amax'].tolist()[::-1],
                   z_level=1,
                   stack='1',
                   category_gap='50%',
                   tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
                   label_opts=opts.LabelOpts(position='insideLeft', formatter='{c} 分'),
                   itemstyle_opts={"normal": {
                                        "barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
                                        'shadowBlur': 10,
                                        'shadowColor': 'rgba(120, 36, 50, 0.5)',
                                        'shadowOffsetY': 5,
                                         'color':'#a61e4d',
                                    }
                           }              
                   )
    .add_yaxis('最低分', 
                   df_major['amin'].tolist()[::-1],
                   z_level=1,
                   stack='1',                   
                   category_gap='50%',
                   tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),              
                   label_opts=opts.LabelOpts(position='insideRight',
                             formatter=JsCode(  
                                   """function(params) {
                                        if (params.value && params.value < 0) 
                                        { 
                                            return -params.value + '分';
                                         }
                                    }"""
                                ),
                            ),
                    itemstyle_opts={"normal": {
                        "barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
                        'shadowBlur': 10,
                        'shadowColor': 'rgba(120, 36, 50, 0.5)',
                        'shadowOffsetY': 5,
                        'color':'#009ad6',
                        }
                       }              
                   )

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='部分专业的最高分和最低分',pos_top='1%',pos_left='40%',
                                              title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=20,color='#fff000')),
                            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_top='4%',pos_left='45%'),
                            datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='inside',
                                                        range_start=10,   # 设置起止位置，50%-100%
                                                        range_end=100,
                                                        orient='vertical'),
                            xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False, max_=500),
                            yaxis_opts=opts.AxisOpts(axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                                 axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                                 axislabel_opts=opts.LabelOpts(color='#00c6d7', font_size=12, font_weight='bold')),
                        )
    ).reversal_axis()

grid = (
    Grid(init_opts=opts.InitOpts(theme='purple-passion', width='1000px', height='800px'))
    .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top='8%', pos_left='18%', pos_right='5%'))
)
grid.render_notebook()

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    3.3 部分专业考研总分要求最高的前20大高校

    3.3.1 计算机科学与技术专业TOP20学校

    color_js = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
    [{offset: 0, color: '#FFFFFF'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)"""

range_colors=['#fff5f0','#fee0d2','#fcbba1','#fc9272','#fb6a4a','#ef3b2c','#cb181d','#99000d']

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    df_computer = df_2020.loc[df_2020['专业名称']=='计算机科学与技术',:]
df_computer = df_computer.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]
df_computer['总分'] = df_computer['总分'].astype('int')
df_computer.style.bar(subset=['总分'],color='#ed1941', vmin=300, vmax=360)

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    在这里插入图片描述

    x_data = df_computer['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_computer['总分'].values.tolist()
bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=360,
                                 min_=300,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='计算机科学与技术专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=400,
            min_=200,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    3.3.2 管理科学与工程专业TOP20学校

    df_management = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('管理科学与工程'),:]
df_management = df_management.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_management['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_management['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=405,
                                 min_=360,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='管理科学与工程专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=410,
            min_=360,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    3.3.3 会计专业TOP20学校

    df_accountant = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('会计'),:]
df_accountant = df_accountant.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_accountant['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_accountant['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=400,
                                 min_=350,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='会计专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=400,
            min_=350,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    3.3.4 工商管理专业TOP20学校

    df_mba = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('工商管理'),:]
df_mba = df_mba.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_mba['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_mba['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=390,
                                 min_=340,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='工商管理专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=390,
            min_=340,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    3.3.5 法律专业TOP20学校

    df_law = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('法律'),:]
df_law = df_law.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_law['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_law['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=380,
                                 min_=350,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='法律专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=380,
            min_=350,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    3.3.6 金融专业TOP20学校

    df_finance = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('金融'),:]
df_finance = df_finance.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_mba['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_mba['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=390,
                                 min_=340,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='金融专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=390,
            min_=350,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    3.3.7 材料科学与工程专业TOP20学校

    df_materials = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('材料科学与工程'),:]
df_materials = df_materials.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_materials['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_materials['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=340,
                                 min_=290,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='材料科学与工程专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=340,
            min_=290,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    在这里插入图片描述

    3.3.8 机械工程专业TOP20学校

    df_mechanical = df_2020.loc[df_2020['专业名称'].str.contains('机械工程'),:]
df_mechanical = df_mechanical.sort_values(by='总分',ascending=False)[:20]

x_data = df_mechanical['学校名称'].values.tolist()
y_data = df_mechanical['总分'].values.tolist()

bar2 = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='chalk',width='1000px', height='800px'))
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis('', y_data,
               category_gap='30%',
               
               itemstyle_opts={
               'normal': {
                   'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, .5)',
                   'shadowBlur': 5, 
                   'shadowOffsetY': 2, 
                   'shadowOffsetX': 2,
                   'borderColor': '#fff'
                   }
               }
              )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(font_weight='bold',font_size=12, color='#66d9e8' ))
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-30,font_size=12,font_weight='bold', color="#41b6c4",margin=10),                             
                                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
                                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
                                ),   
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False,
                                 max_=360,
                                 min_=290,
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False)
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(        
            title='机械工程专业 TOP20 学校',
            pos_left='center',
            pos_top='4%',
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#fec44f', font_size=24, font_weight='bold')
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            is_show=False,
            max_=360,
            min_=290,
            range_color=range_colors
        ),
     )
)

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    4 学校名称、专业名称词云

    4.1 学校名称词云

    schools = df_2020['学校名称'].values.tolist()
pic_name = '学校名称.png'
stylecloud.gen_stylecloud(
    text=' '.join(schools),
    font_path=r'/home/mw/input/202201106373/STXINWEI.TTF',
    palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',
    max_font_size=100,
    icon_name='fas fa-graduation-cap',
    background_color='#212529',
    output_name=pic_name,
    )
Image.open(pic_name)

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    4.2 专业名称词云

    major = df_2020['专业名称'].values.tolist()
pic_name = '专业名称.png'
stylecloud.gen_stylecloud(
    text=' '.join(major),
    font_path=r'/home/mw/input/202201106373/STXINWEI.TTF',
    palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',
    max_font_size=100,
    icon_name='fas fa-book-open',
    background_color='#212529',
    output_name=pic_name,
    )
Image.open(pic_name)

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46043195/article/details/125442063