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随着中国高等教育的快速发展，全国高校的数量和分布情况成为了一个备受关注的话题。了解高校的分布情况不仅有助于教育资源的合理配置，还能为政策制定者提供数据支持。本文将介绍如何使用Python编程语言，结合数据获取、处理和可视化技术，展示全国高校的分布情况。
为了展示全国高校的分布情况，首先需要获取高校的地理位置数据。这些数据可以从多个渠道获取，包括但不限于：
假设我们从教育部官网获取高校名单，可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库进行网页爬取。以下是一个简单的爬取示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.moe.gov.cn/s78/A03/moe_560/jytjsj_2019/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 假设高校信息在某个表格中
table = soup.find('table')
rows = table.find_all('tr')
universities = []
for row in rows[1:]: # 跳过表头
cols = row.find_all('td')
name = cols[0].text.strip()
location = cols[1].text.strip()
universities.append({'name': name, 'location': location})
print(universities)
爬取到的数据通常需要进行清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据清洗的步骤可能包括：
import pandas as pd
# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(universities)
# 去除重复数据
df.drop_duplicates(subset=['name'], inplace=True)
# 处理缺失值
df['location'].fillna('未知', inplace=True)
# 标准化格式
df['location'] = df['location'].str.replace('省', '').str.replace('市', '')
print(df.head())
为了便于后续的地理编码和可视化，我们需要将高校的地理位置信息转换为经纬度坐标。可以使用geopy库进行地理编码。
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim(user_agent="geoapiExercises")
def get_lat_lon(location):
try:
location = geolocator.geocode(location + ', 中国')
return (location.latitude, location.longitude)
except:
return (None, None)
df['coordinates'] = df['location'].apply(get_lat_lon)
df[['latitude', 'longitude']] = pd.DataFrame(df['coordinates'].tolist(), index=df.index)
print(df.head())
地理编码是将地理位置信息转换为经纬度坐标的过程。通过地理编码，我们可以将高校的地址信息转换为地图上的点，便于后续的可视化。
# 检查地理编码结果
print(df[df['latitude'].isnull()])
Matplotlib是Python中常用的绘图库，虽然它主要用于绘制静态图表，但也可以结合Basemap库绘制简单的地图。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# 创建地图
plt.figure(figsize=(10, 8))
m = Basemap(llcrnrlon=73, llcrnrlat=18, urcrnrlon=135, urcrnrlat=54, projection='lcc', lat_1=33, lat_2=45, lon_0=100)
m.drawcoastlines()
m.drawcountries()
# 绘制高校位置
for index, row in df.dropna().iterrows():
x, y = m(row['longitude'], row['latitude'])
m.plot(x, y, 'ro', markersize=5)
plt.title('全国高校分布图')
plt.show()
Plotly是一个强大的交互式可视化库，支持绘制动态地图。通过Plotly，我们可以创建一个交互式的高校分布地图。
import plotly.express as px
fig = px.scatter_geo(df, lat='latitude', lon='longitude', hover_name='name', scope='asia')
fig.update_layout(title='全国高校分布图', geo_scope='asia')
fig.show()
Folium是一个基于Leaflet.js的Python库，可以创建动态的、可交互的地图。通过Folium，我们可以在地图上标记高校的位置，并添加弹出窗口显示高校名称。
import folium
# 创建地图
m = folium.Map(location=[35, 105], zoom_start=5)
# 添加高校标记
for index, row in df.dropna().iterrows():
folium.Marker([row['latitude'], row['longitude']], popup=row['name']).add_to(m)
# 保存地图
m.save('universities_map.html')
通过上述步骤，我们成功获取了全国高校的地理位置数据，并使用Python进行了数据清洗、处理和可视化。从可视化结果中，我们可以观察到高校在全国范围内的分布情况，主要集中在东部沿海地区和中部省份，西部地区的高校相对较少。
这种分布情况可能与经济发展水平、人口密度和教育资源分配有关。东部沿海地区经济发达，教育资源丰富，吸引了大量高校的设立；而西部地区由于地理条件和经济发展的限制，高校数量相对较少。
本文介绍了如何使用Python展示全国高校的分布情况。通过数据获取、清洗、处理和可视化，我们能够直观地了解高校在全国范围内的分布情况。这种分析方法不仅适用于高校分布的研究，还可以应用于其他领域的地理数据分析和可视化。
通过以上步骤，您可以使用Python轻松展示全国高校的分布情况。希望本文对您有所帮助！
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