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基于科研信息管理系统的沈阳高校科研项目数据分析

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Alice: 嘿,Bob,最近我在研究一个科研信息管理系统,感觉特别适合沈阳的高校使用。你觉得怎么样?

Bob: 听起来很有趣!沈阳有那么多高校,科研项目繁多,确实需要这样的系统来管理。你有什么具体的想法吗?

Alice: 我想先列出这个系统的基本功能清单。首先是用户登录和权限管理,然后是科研项目的录入、查询和更新,最后是数据统计和可视化展示。

科研信息管理系统

Bob: 很全面啊!那我们从最基础的数据库设计开始吧。你觉得用什么语言比较好呢?

Alice: 我建议用Python,因为它有很多强大的库支持,比如Flask可以用来搭建后端,Pandas可以处理数据,Matplotlib可以做图表展示。

Bob: 好主意!那我们现在就动手试试看。首先,我来写一个简单的Flask应用框架。

from flask import Flask, request, jsonify

 

app = Flask(__name__)

 

# 模拟科研项目数据

projects = [

{"id": 1, "title": "沈阳大学项目A", "status": "完成"},

{"id": 2, "title": "东北大学项目B", "status": "进行中"}

]

 

@app.route('/project', methods=['GET'])

def get_projects():

return jsonify(projects)

 

if __name__ == '__main__':

app.run(debug=True)

]]>

Alice: 看起来不错!这个API可以返回所有科研项目的信息。接下来我们可以添加更多的功能,比如新增项目。

@app.route('/project', methods=['POST'])

def add_project():

new_project = request.get_json()

projects.append(new_project)

return jsonify({"message": "项目添加成功"}), 201

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]]>

Bob: 这样的话,沈阳的高校就可以通过这个接口上传新的科研项目了。接下来,我们需要对数据进行统计分析。

Alice: 是的,我可以使用Pandas来读取数据并生成报告。比如统计每个学校的项目数量。

import pandas as pd

 

df = pd.DataFrame(projects)

report = df['title'].str.contains('沈阳').sum()

print(f"沈阳高校的科研项目数量为: {report}")

]]>

Bob: 最后一步就是数据可视化了。我们可以用Matplotlib来画出柱状图,直观地展示不同高校的项目分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt

 

schools = ['沈阳大学', '东北大学']

counts = [df['title'].str.contains(school).sum() for school in schools]

plt.bar(schools, counts)

plt.title('沈阳高校科研项目分布')

plt.xlabel('学校名称')

plt.ylabel('项目数量')

plt.show()

]]>

Alice: 完美!这样我们就完成了整个科研信息管理系统的搭建,沈阳的高校可以轻松管理和分析他们的科研数据了。

Bob: 是的,这个系统不仅实用,而且扩展性很强。未来还可以加入更多功能,比如邮件通知和任务提醒。

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