中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化一

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9月2日更：中国大学MOOC课程信息之数据分析可视化二

• 写在前面

上一篇我的博客：中国大学MOOC课程信息爬取与数据存储于8月24日爬取并存储了中国大学MOOC的各个学科的课程信息。如下：

今天我就来简单做一哈MOOC课程信息的数据分析及可视化。

PS:初入茅庐，参考了网上很多大佬的文章，特别感谢！

Python数据可视化-seaborn

6 种 Python 数据可视化工具

『数据可视化』基于Python的数据可视化工具

Python数据分析可视化Seaborn实例讲解

Python数据可视化：饼状图

• 环境配置与安装

运行环境：Python3.6 Spyder

依赖模块：scipy、matplotlib、pymysql、 jieba、re、collections、wordcloud 、pandas、seaborn、numpy、PIL、pyecharts等

注：部分模块的安装比较麻烦，可以网上查询相关方法。

• 开始工作

1、从Mysql 中获取数据

比较简单，我就直接贴代码了。

def get_mysql(): 
    kc_info=[]
    db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='mooc_courses_info',charset='utf8')
    cur = db.cursor()
    sql = '''SHOW TABLES'''
    cur.execute(sql)
    tables= cur.fetchall()
    for subject in tables:
        cur.execute("select * from %s"% subject)  
        results=cur.fetchall()
        kc_info.append(results)
    return tables,kc_info
tables,kc_info=get_mysql()

2、课程名做词云

我现将全部的课程名提取出来并连接在一起。

courses_text=''
for kc in kc_info[0]:
    course_text=kc[1]
    courses_text=courses_text+' '+course_text

再用jieba分词，Counter计数，导出前100个高频词汇

courses_jieba = list(jieba.cut(courses_text))
# 使用 counter 做词频统计，选取出现频率前 100 的词汇
c = Counter(courses_jieba)
common_c = c.most_common(100)
print(common_c)

结果是这样的：

显然，“与”、“一”、“上”、标题符号等都不是我们所期待的，必须将其去掉。关于这一点，网上的方法是要利用停用词表去掉这些字词符号，参考这篇：python结巴分词、jieba加载停用词表。由于我所处理的精度以及量不算太多，我直接采用re去除。

courses_text= re.sub("[“”《》（），——：、-()一二三上下与的及之和中 ]", "",courses_text )

处理后的结果是这样的：

看着还算可以吧。

接下来，就要做词云啦。参考我以前做过的词云，稍微修改一哈就可以啦。特别心酸的是：字体的正确选择，花了我好长时间。

def word_cloud(common_c):
    # 读入词云模板
    bg_pic = imread('D:\python_data\词云模板\29.jpg')  #一张枫叶图片
    # 配置词云参数
    wc = WordCloud(
            # 设置字体  
            font_path ='C:\windows\Fonts\STSONG.TTF',
			  # 设置背景色
            background_color='white',
            # 允许最大词汇
            max_words=200,
            # 词云形状
            mask=bg_pic,
            # 最大号字体
            max_font_size=50,
            random_state=100,
            )
    # 生成词云
    wc.generate_from_frequencies(dict(common_c))
    # 生成图片并显示
    plt.figure()
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    # 保存图片
    wc.to_file('D:\python_data\词云图片\2.jpg')

3.大学开课数统计

创建一个数组，记录开课数前20个的大学，并用柱形图表示出来。

def bar_plot(datas):   
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字体设置-黑体
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
    sns.set(font='SimHei')  # 解决Seaborn中文显示问题
    datas=pd.DataFrame(datas[0:20],columns=['大学','开课数'])
    sns.barplot(x=datas['大学'],y=datas['开课数'],palette="muted")
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.show()

#大学开课数统计
uni_courses_num={}
for kc in kc_info[0]:
    uni_courses_num[kc[2]] = uni_courses_num.get(kc[2],0) + 1
items = list(uni_courses_num.items())
items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
bar_plot(items)

得到的结果如下：

可以看出，哈工以巨大优势问鼎，电科、东北大学紧追其后。开心的是，母校也榜上有名！母校加油！

4.课程热度分析

这里我是在全部课程里统计课程热度的，如果有兴趣的话，你也可以选取你感兴趣的学科进行热度统计。

def bar_plot2(datas):
    f, ax=plt.subplots(figsize=(8,12))
    datas=pd.DataFrame(datas[0:20],columns=['课程名称','热度'])    
    #orient='h'表示是水平展示的，alpha表示颜色的深浅程度
    sns.barplot(y=datas['课程名称'], x=datas['热度'],orient='h', alpha=0.8, color='red')
    #sns.barplot(y=datas['课程名称'], x=datas['热度'],palette="muted")
    #设置X轴的各列下标字体是水平的
    plt.xticks(rotation='horizontal')
    #设置Y轴下标的字体大小
    plt.yticks(fontsize=10)
    plt.show()

#课程热度统计
courses_hot=[]
for kc in kc_info[0]:
    courses_hot.append((kc[1],kc[5]))
courses_hot.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
bar_plot2(courses_hot)

运行结果如下：

可以看出，财务管理最受欢迎，达到18万之多。另外，高数、编程类、英语口语类、财务类受欢迎度远超其他学科门类。

5、学科开课数统计

先统计各个学科的课程数量，为了绘图更简洁美观，有些课程少的我打包放进了“其它”。

num=5
subject_courses=[]
for i in range(1,len(tables)):
    subject_courses.append((tables[i][0],len(kc_info[i])))
subject_courses.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)
left_courses=0
for i in range(num):
    print(subject_courses[-i-1][1])
    left_courses+=subject_courses[-i-1][1]
deal_subject_courses=subject_courses[0:len(subject_courses)-num]
deal_subject_courses.append(('others',left_courses))

参考了网上一些代码，做了一些修改，如下：

def pie_plot(datas):
    # # 饼状图
    labels,sizes=[],[]
    for i in range(len(datas)):
        labels.append(datas[i][0])
        sizes.append(datas[i][1]) 
    # plot.figure(figsize=(8,8))
    colors = ['red', 'yellow', 'blue', 'green','blueviolet','gold','pink','purple','tomato','white']
    colors=colors[0:len(sizes)]
    explode = (0.2, 0, 0, 0,0,0,0,0,0,0,0)
    explode=explode[0:len(sizes)]
    patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
                                       labeldistance=1.1, autopct='%2.1f%%', shadow=False,
                                       startangle=-180, pctdistance=0.6)

    # labeldistance，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置
    # autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数
    # shadow，饼是否有阴影
    # startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看
    # pctdistance，百分比的text离圆心的距离
    # patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本

    # 改变文本的大小
    # 方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性
    for t in l_text:
        t.set_size = 30
    for t in p_text:
        t.set_size = 20
    # 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的
    plt.axis('equal')
    plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1))
    # loc: 表示legend的位置，包括'upper right','upper left','lower right','lower left'等
    # bbox_to_anchor: 表示legend距离图形之间的距离，当出现图形与legend重叠时，可使用bbox_to_anchor进行调整legend的位置
    # 由两个参数决定，第一个参数为legend距离左边的距离，第二个参数为距离下面的距离
    plt.grid()
    plt.show()

运行结果如下：

可以看出，理工类课程开课最多，管理类、生命科学类其次，文学历史、教育教学等相对较少。

另外，我还用了pyecharts生成动态图表

如：

比较疑惑的是，最上边图例为什么没有注释（去掉这个学科便出现了）。如果有知道原因或解决方法的，欢迎留言或私戳，不甚感谢！

• 结语

其实还有很多可以做的，比如统计每个省份开课数（通过大学定位）、统计每月开课数等。有空再补吧！