一、实验目的
Python 数据可视化：
1、学习使用 jieba、wordcloud 等类库生成词云图。
2、学习使用 Matplotlib 库进行数据可视化。
Python 聚类-K-means：
1、理解聚类非监督学习方法的基本原理。
2、掌握 Python、numpy、pandas、sklearn 实现聚类的方法。
二、实验原理
运用 Anaconda 搭建的 Spyder平台编写 Python 实例程序。
运用 Anaconda 搭建的 Spyder平台编写实例 Python K-means 聚类程序。
三、使用软件平台
1、Windows 11电脑一台。
2、Anaconda、Python、Spyder平台。
四、实验内容
实例1：简历信息词云图
结果：
代码：
对了记得把老师的文件放在同一个文件夹下
import jieba
import imageio
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取个人信息文件
with open("per_info.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
word_content = f.read().replace("\n", "")
# 读取背景图片
mask_img = imageio.imread("china.jpg")
# 分词处理
word_cut = jieba.cut(word_content)
word_cut_join = " ".join(word_cut)
# 创建词云对象
wc = WordCloud(
font_path="STXINGKA.ttf", # 选择支持中文的字体
mask=mask_img, # 背景图
background_color="white", # 背景颜色
max_words=500, # 最大显示词语数
max_font_size=80 # 最大字体
)
# 生成词云
wc.generate(word_cut_join)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存词云到本地
wc.to_file("personal_wordcloud.jpg")
实例2：疫情病例数发展趋势可视化
结果：
代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
# 设置字体为 SimHei（黑体）
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文乱码
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题
# 读取疫情数据
data_file = "cq_COVID-19.xlsx"
data = pd.read_excel(data_file)
# 提取日期和感染人数并保存到列表
dates = pd.to_datetime(data['日期']).tolist() # 转换为 Python 列表
cases = data['感染人数'].tolist() # 转换为 Python 列表
# 打印两个列表（仅供调试）
print("日期列表:", dates)
print("感染人数列表:", cases)
# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(dates, cases, marker='o', linestyle='-', label='感染人数')
# 设置图表标题和轴标签
plt.title('重庆疫情病例数发展趋势--来自420刘清城', fontsize=16)
plt.xlabel('日期', fontsize=12)
plt.ylabel('感染人数', fontsize=12)
# 美化图表
plt.grid(alpha=0.3)
plt.xticks(rotation=45) # 日期横轴倾斜以便阅读
plt.legend()
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
实例3：基于经纬度的城市聚类
结果：
代码：
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取城市数据
file_path = "China_cities.csv" # 确保文件路径正确
data = pd.read_csv(file_path)
# 检查数据
print("数据预览：")
print(data.head())
# 提取经纬度数据
coordinates = data[['北纬', '东经']]
# 数据清洗：确保数据没有缺失值
coordinates = coordinates.dropna()
# 转换为数值类型（如果必要）
coordinates['北纬'] = pd.to_numeric(coordinates['北纬'], errors='coerce')
coordinates['东经'] = pd.to_numeric(coordinates['东经'], errors='coerce')
# 丢弃无法转换为数值的行
coordinates = coordinates.dropna()
# 使用 K-Means 模型进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42) # 将城市分为3类
data['聚类标签'] = kmeans.fit_predict(coordinates)
# 输出聚类中心
print("聚类中心：")
print(kmeans.cluster_centers_)
# 绘制聚类结果图
plt.figure(figsize=(10, 6))
colors = ['gray', 'blue', 'green',"yellow","cyan"]
for i in range(5): # 根据聚类标签绘制不同颜色的点
cluster_points = data[data['聚类标签'] == i]
plt.scatter(cluster_points['东经'], cluster_points['北纬'], c=colors[i], label=f'聚类{i+1}')
# 绘制聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 0], c='Red', marker='*', s=200, label='聚类中心')
# 设置图表标题和轴标签
plt.title('中国主要城市聚类图', fontsize=16)
plt.xlabel('东经', fontsize=12)
plt.ylabel('北纬', fontsize=12)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()
思考题一：
结果：
代码：
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取政府工作报告文件
file_path = "govreport-2022.txt" # 替换为实际文件路径
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 分词处理
words = jieba.lcut(text)
# 统计词频并存储到字典
word_count = {}
for word in words:
# 去除标点符号和无意义的单字
if len(word) > 1 and word not in ["，", "。", "、", "“", "”", "的", "和", "是", "在"]:
word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
# 将字典转换为列表并按词频降序排序
sorted_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 提取前5个高频词并构建两个列表
top_words = sorted_word_count[:5]
words = [item[0] for item in top_words]
counts = [item[1] for item in top_words]
# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(words, counts, color="skyblue")
# 在每个柱上方添加数字
for bar, count in zip(bars, counts):
plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, bar.get_height(), # 坐标调整
str(count), ha="center", va="bottom", fontsize=15)
# 设置标题和标签
plt.title("2022年政府工作报告高频词", fontsize=16)
plt.xlabel("单词名称", fontsize=20)
plt.ylabel("出现频率", fontsize=20)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.tight_layout()
# 显示图表
plt.show()
思考题二：
结果：
代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
from matplotlib import rcParams
# 设置字体为 SimHei（黑体）
rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['种类'] = iris.target
# 查看数据集前5行
print("鸢尾花数据集前5行：")
print(data.head())
# 提取四个特征数据
features = data.iloc[:, :4] # 全部四个特征
# 使用 K-Means 模型进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) # 将数据分为3类
data['聚类标签'] = kmeans.fit_predict(features)
# 输出聚类中心
print("聚类中心：")
print(kmeans.cluster_centers_)
# 绘制两张图
plt.figure(figsize=(12, 10))
# 子图1：花萼长度和宽度
plt.subplot(2, 1, 1)
colors = ['yellow', 'blue', 'green']
markers = ['o', 's', '^'] # 圆形、方形、三角形
for i in range(3): # 遍历3个聚类
cluster_points = data[data['聚类标签'] == i]
plt.scatter(cluster_points.iloc[:, 0], cluster_points.iloc[:, 1], c=colors[i], marker=markers[i], label=f'聚类{i+1}')
# 绘制聚类中心
centers = kmeans.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', marker='*', s=300, label='聚类中心')
# 设置标题和轴标签
plt.title('鸢尾花按花萼特征聚类图', fontsize=16)
plt.xlabel('花萼长度', fontsize=12)
plt.ylabel('花萼宽度', fontsize=12)
plt.legend()
plt.grid()
# 子图2：花瓣长度和宽度
plt.subplot(2, 1, 2)
for i in range(3): # 遍历3个聚类
cluster_points = data[data['聚类标签'] == i]
plt.scatter(cluster_points.iloc[:, 2], cluster_points.iloc[:, 3], c=colors[i], marker=markers[i], label=f'聚类{i+1}')
# 绘制聚类中心
plt.scatter(centers[:, 2], centers[:, 3], c='red', marker='*', s=300, label='聚类中心')
# 设置标题和轴标签
plt.title('鸢尾花按花瓣特征聚类图', fontsize=16)
plt.xlabel('花瓣长度', fontsize=12)
plt.ylabel('花瓣宽度', fontsize=12)
plt.legend()
plt.grid()
# 显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()
