luận văn thạc sĩ phân tích dữ liệu sinh viên tốt nghiệp bằng phương pháp trực quan

NGUYỄN THỊ HOÀNG YẾN BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VN HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ Nguyễn Thị Hồng Yến HỆ THỐNG THƠNG TIN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SINH VIÊN TỐT NGHIỆP BẰNG PHƯƠNG PHÁP TRỰC QUAN LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH MÁY TÍNH 2021 Thành phố Hồ Chí Minh - 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VN HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ Nguyễn Thị Hồng Yến PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SINH VIÊN TỐT NGHIỆP BẰNG PHƯƠNG PHÁP TRỰC QUAN Chuyên ngành : Hệ Thống Thông Tin Mã số : 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦN VĨNH PHƯỚC Thành phố Hồ Chí Minh – 2021 i LỜI CAM KẾT Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu cá nhân tôi, xuất phát từ nhu cầu thực tế trình học tập cao học, nhu cầu biểu diễn phân tích trực quan Trường Cao đẳng Giao thông Vận tải Dữ liệu sử dụng nghiên cứu thu thập Trường Cao đẳng Giao thơng Vận tải Trung ương III Trong q trình nghiên cứu luận văn, tài liệu trích dẫn tham khảo có nguồn gốc rõ ràng Kết luận văn nghiên cứu Phân tích liệu sinh viên tốt nghiệp phương pháp trực quan đặt nhằm tìm kiếm thơng tin hữu ích liên quan đến việc hình thành bổ sung thơng tin hỗ trợ nâng cao chất lượng đào tạo Trường trung thực Tác giả luận văn Nguyễn Thị Hoàng Yến ii LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận văn “Phân tích liệu sinh viên tốt nghiệp phương pháp trực quan”, nhận nhiều hỗ trợ, dẫn từ phía Thầy Cơ, cá nhân tổ chức sau: Tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến Thầy hướng dẫn PGS.TS Trần Vĩnh Phước tận tình dìu dắt, hướng dẫn, góp ý, chỉnh sửa, dạy kiến thức trực quan, khai phá liệu, hệ thống thông tin để hoàn thành luận văn Trân trọng cảm ơn TS Trương Nguyên Vũ – Viện trưởng viện Cơ học Tin học ứng dụng thuộc Viện Hàn Lâm Khoa Học tạo điều kiện cho lớp học tốt nhất, mời nhiều nhà giáo ưu tú để lớp học thành công tốt đẹp Tôi xin gởi lời cảm ơn đến Quý bạn Viện Cơ Học Tin Học Ứng Dụng, Trường Cao đẳng Giao thông Vận tải Trung ương III đóng góp ý kiến xây dựng liệu ban đầu Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám đốc Học Viện, Phòng đào tạo Sau Đại học, Thầy, Cô Khoa Hệ thống thông tin viễn thông, Học Viện Khoa học Công nghệ, Viện Cơ Học Tin Học Ứng Dụng tạo điều kiện môi trường nghiên cứu học tập tốt Tác giả luận văn Nguyễn Thị Hoàng Yến iii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT TÊN VIẾT TẮT SV KÍ HIỆU DIỄN GIẢI Sinh viên iv DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Bảng điểm tốt nghiệp Sinh viên 11 Bảng 2.2: Bảng điểm tốt nghiệp sinh viên tốt nghiệp có việc làm 11 Bảng 3.1: Bảng liệu sinh viên xử lý 14 Bảng 3.2: Bảng liệu điểm SV thuật toán K -Means 33 Bảng 3.3: Bảng liệu cụm ngẫu nhiên k = 34 Bảng 3.4: Bảng kết khoảng cách đến tâm cụm 34 Bảng 3.5: Bảng kết phân cụm 35 Bảng 3.6: Bảng tính kết tâm cụm 36 Bảng 3.7: Kết khoảng cách sinh viên đến tâm cụm 37 Bảng 3.8: Bảng kết phân cụm 37 Bảng 3.9: Bảng liệu tính lại tâm cụm 38 Bảng 3.10: Bảng kết số liệu đến tâm cụm 39 Bảng 3.11: Bảng kết phân cụm 39 Bảng 3.12: Bảng liệu SV phân cụm 40 Bảng 4.1: Bảng phân tích câu hỏi 46 v DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 2.1: Biểu đồ minh họa trực quan Hình 2.2: Biểu đồ cột đứng Hình 2.3: Biểu đồ Pareto Chart Hình 2.4: Biểu đồ Area Hình 2.5: Biểu đồ Line Hình 2.6: Biểu đồ Line Point Hình 2.7: Sơ đồ thuật tốn K - Mean Hình 2.8: Minh họa thành phần Matplotlib figure [10] Hình 3.1: Biểu đồ cột biểu diễn điểm tồn khóa Sinh Viên 20 Hình 3.2: Biểu đồ dạng đường biểu diễn điểm Sinh viên Cơ khí động lực 20 Hình 3.3: Biểu đồ dạng đường biểu diễn điểm Sinh viên Cơ khí chế tạo 21 Hình 3.4: Biểu đồ dạng đường biểu diễn điểm Sinh viên Khoa Điện 21 Hình 3.5: Biểu đồ dạng đường biểu diễn điểm Sinh viên tồn khóa 22 Hình 3.6: Biểu đồ đường so sánh biểu diễn điểm Sinh viên Cơ khí động lực 22 Hình 3.7: Biểu đồ đường so sánh biểu diễn điểm Sinh viên Cơ khí chế tạo 23 Hình 3.8: Biểu đồ đường so sánh biểu diễn điểm Sinh viên Khoa Điện 23 Hình 3.9: Biểu đồ đường so sánh biểu diễn điểm Sinh viên tồn khóa 24 Hình 3.10: Biểu đồ đường điểm biểu diễn điểm SV Cơ khí động lực 24 Hình 3.11: Biểu đồ đường điểm biểu diễn điểm SV Cơ chế tạo 25 Hình 3.12: Biểu đồ đường điểm biểu diễn điểm SV Khoa Điện 25 Hình 3.13: Biểu đồ đường điểm biểu diễn điểm Sinh viên tồn khóa 26 Hình 3.14: Biểu diễn điểm chuyên ngành điểm tốt nghiệp SV 26 Hình 3.15: Biểu diễn điểm chuyên ngành, tốt nghiệp SV 27 Hình 3.16: Điểm trung bình tốt nghiệp SV 27 Hình 3.17: Biểu diễn điểm SV có việc chưa có việc 28 Hình 3.18: Biểu diễn điểm SV có việc chưa có việc 28 Hình 3.19: Biểu diễn chiều điểm SV năm 29 Hình 3.10: Biểu diễn chiều điểm SV năm 29 Hình 3.21: Biểu diễn chiều điểm SV năm 30 Hình 3.22: Biểu diễn chiều điểm SV chuyên ngành 31 Hình 3.23: Biểu diễn chiều điểm tốt nghiệp SV 31 vi Hình 3.24: Biểu diễn điểm SV khoa khí động lực 32 Hình 3.25: Biểu diễn chiều điểm SV khí chế tạo 32 Hình 3.26: Biểu diễn chiều điểm SV khoa điện 32 Hình 3.27: Nhận file liệu Excel 41 Hình 3.28: Phân cụm với K =3 41 Hình 3.29: Phâm cụm với K = 42 Hình 3.30: Phân cụm K = 10 42 Hình 3.31: Kết phân cụm theo K 43 Hình 3.32: Phân cụm với K = 43 Hình 3.33: Phâm cụm điểm Ycn Ytn SV với K = 44 Hình 3.34: Kết phân cụm điểm Ycn, Ytn SV với K = 10 45 Hình 4.1: Biểu đồ điểm tồn khóa học SV 46 Hình 4.2: Điểm chuyên ngành tốt nghiệp SV 47 Hình 4.3: Biểu đồ 3D điểm SV Y1, Y2, Y3, Ycn, Ytn 48 Hình 4.4: Điểm năm 1, 2, với K =10 48 Hình 4.5: Điểm chuyên ngành Ycn, Ytn SV với K = 10 49 vii MỤC LỤC LỜI CAM KẾT i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT iii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU iv DANH SÁCH CÁC HÌNH v MỤC LỤC vii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU 2.1 Lý thuyết trực quan hoá 2.2 Lý thuyết phân cụm liệu theo thuật toán K-Means 2.3 Các tài liệu nghiên cứu phương pháp trực quan 2.4 Trực quan hoá điểm tốt nghiệp sinh viên thực hóa Python 2.4.1 Thư viện Matplotlib 2.4.2 Thư viện Pandas 10 2.4.3 Thư viện numpy 10 2.4.4 Thư viện Scikit – learn 10 2.5 Khảo sát liệu điểm sinh viên 11 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 12 3.1 Xác định biến mô tả biểu đồ biểu diễn liệu 12 3.1.1 Danh sách biến 12 3.1.2 Mô tả biến 12 viii 3.1.3 Xây dựng hàm toán học cho biến 14 3.2 Xây dựng biểu đồ trực quan hóa biến liệu điểm sinh viên 14 3.2.1 Xây dựng liệu điểm sinh viên 14 3.2.2 Xây dựng biểu đồ 2D 19 3.2.3 Xây dựng biểu đồ trực quan 3D 29 3.3 Phương pháp chuyên gia phân cụm liệu theo thuật toán K - Means 33 3.3.1 Xây dựng liệu phân cụm liệu theo thuật toán K - Means 33 3.3.2 Xây dựng ứng dụng phân cụm K -Means Python 40 CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG TẬP CÂU HỎI PHÂN TÍCH 46 4.1 Xây dựng tập liệu câu hỏi phân tích trả lời 46 4.2 Xây dựng tập câu hỏi trả lời theo K – Means 48 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO 51 PHỤ LỤC CODE 53 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 axes[4].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Chế Tạo khóa 2016(e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() # Điểm Sinh viên Khoa Điện fig, axes = plt.subplots(1, 5, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) axes[0].plot(c1.index, c1, label='Điểm năm 1') axes[0].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (a)") axes[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[0].legend(loc='best') axes[1].plot(c2.index, c2, label='Điểm năm 2') axes[1].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (b)") axes[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[1].legend(loc='best') axes[2].plot(c3.index, c3, label='Điểm năm 3') axes[2].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (c)") axes[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[2].legend(loc='best') axes[3].plot(c4.index, c4, label='Điểm thực tập') axes[3].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (d)") axes[3].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[3].legend(loc='best') axes[4].plot(c5.index, c5, label='Điểm tốt nghiệp') axes[4].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() # điểm năm sinh viên fig, axes = plt.subplots(1, 5, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) axes[0].plot(d01.index, d01, label='Điểm năm 1') axes[0].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (a)") axes[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[0].legend(loc='best') axes[1].plot(d02.index, d02, label='Điểm năm 2') axes[1].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (b)") axes[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[1].legend(loc='best') axes[2].plot(d03.index, d03, label='Điểm năm 3') axes[2].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (c)") axes[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[2].legend(loc='best') axes[3].plot(d03.index, d04, label='Điểm thực tập') axes[3].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (d)") axes[3].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[3].legend(loc='best') axes[4].plot(d05.index, d05, label='Điểm tốt nghiệp') axes[4].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 # điểm năm sinh viên plot Khoa khí động lực fig, axes = plt.subplots(1, 5, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) axes[0].plot(a1.index, a1,color = 'r', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 1') axes[0].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Động lực khóa 2016(a)") axes[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[0].legend(loc='best') axes[1].plot(a2.index, a2, color = 'y', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 2') axes[1].set_xlabel("Sinh viên Cơ khí động lực khóa 2016(b)") axes[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[1].legend(loc='best') axes[2].plot(a3.index, a3, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 3') axes[2].set_xlabel("Sinh viên Cơ khí động lực khóa 2016(c)") axes[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[2].legend(loc='best') axes[3].plot(a4.index, a4, color = 'g', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm thực tập chuyên ngành') axes[3].set_xlabel(" Sinh viên Cơ khí động lực khóa 2016 (d)") axes[3].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[3].legend(loc='best') axes[4].plot(a5.index, a5, color = 'violet', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm tốt nghiệp') axes[4].set_xlabel("Sinh viên Cơ khí động lực khóa 2016(e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() # điểm năm sinh viên plot Khoa Cơ khí chế tạo fig, axes = plt.subplots(1, 5, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) axes[0].plot(b1.index, b1,color = 'r', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 1') axes[0].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Chế Tạo khóa 2016(a)") axes[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[0].legend(loc='best') axes[1].plot(b2.index, b2, color = 'y', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 2') axes[1].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Chế Tạo khóa 2016(b)") axes[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[1].legend(loc='best') axes[2].plot(b3.index, b3, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 3') axes[2].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Chế Tạo khóa 2016(c)") axes[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[2].legend(loc='best') axes[3].plot(b4.index, b4, color = 'g', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm thực tập chuyên ngành') axes[3].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Chế Tạo khóa 2016(d)") axes[3].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[3].legend(loc='best') axes[4].plot(b5.index, b5, color = 'violet', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm tốt nghiệp') axes[4].set_xlabel("Sinh viên Khoa Cơ Khí Chế Tạo khóa 2016(e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 # điểm năm sinh viên plot Khoa Điện fig, axes = plt.subplots(1, 5, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) axes[0].plot(c1.index, c1,color = 'r', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 1') axes[0].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (a)") axes[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[0].legend(loc='best') axes[1].plot(c2.index, c2, color = 'y', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 2') axes[1].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (b)") axes[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[1].legend(loc='best') axes[2].plot(c3.index, c3, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 3') axes[2].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (c)") axes[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[2].legend(loc='best') axes[3].plot(c4.index, c4, color = 'g', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm thực tập chuyên ngành') axes[3].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (d)") axes[3].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[3].legend(loc='best') axes[4].plot(c5.index, c5, color = 'violet', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm tốt nghiệp') axes[4].set_xlabel(" Sinh viên Khoa Điện khóa 2016 (e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() # điểm năm sinh viên plot tồn khóa fig, axes = plt.subplots(1, 5, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) axes[0].plot(d01.index, d01,color = 'r', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 1') axes[0].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (a)") axes[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[0].legend(loc='best') axes[1].plot(d02.index, d02, color = 'y', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 2') axes[1].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (b)") axes[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[1].legend(loc='best') axes[2].plot(d03.index, d03, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm 3') axes[2].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (c)") axes[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[2].legend(loc='best') axes[3].plot(d04.index, d04, color = 'g', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm thực tập chuyên ngành') axes[3].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (d)") axes[3].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[3].legend(loc='best') axes[4].plot(d05.index, d05, color = 'violet', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm năm tốt nghiệp') axes[4].set_xlabel(" Sinh viên khóa 2016 (e)") axes[4].set_ylabel("Điểm đến 10 ") axes[4].legend(loc='best') 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 plt.tight_layout() plt.show() ## So Sánh điểm chuyên ngành Trung bình tốt nghiệp fig, b = plt.subplots(1, 3, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) b[0].plot(a4.index,a4, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ycn') b[0].set_xlabel("SV Cơ khí động lực khóa 2016 (a)") b[0].plot(a5.index,a5, color = 'c', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ytn') b[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") b[0].legend(loc='best') b[1].plot(a4.index,a4, color = b[1].set_xlabel("SV Cơ khí chế b[1].plot(a5.index,a5, color = b[1].set_ylabel("Điểm đến 10 b[1].legend(loc='best') 'y', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ycn') tạo khóa 2016 (b)") 'g', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ytn') ") b[2].plot(a4.index,a4, color = 'violet', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ycn') b[2].plot(a5.index,a5, color = 'r', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ytn') b[2].set_xlabel("SV Khoa Điện khóa 2016 (c)") b[2].set_ylabel("Điểm đến 10 ") b[2].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() ## Biểu đồ dạng cột so sánh điểm cn tn plt.plot(S0 + 0.00,d04,color = 'y', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm chuyên ngành') plt.plot(S0 + 0.25,d05,color = 'c', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Điểm TB tốt nghiệp') plt.ylabel('Điểm sinh viên từ đến 10') plt.xlabel('Số lượng sinh viên khóa 2016') plt.show() ## so sánh Điểm tốt nghiệp SV plt.plot(S1,a5,color = 'g', ls = ' ',label='SV Cơ khí động lực') plt.plot(S2,b5,color = 'r', ls = ' ',label='SV Cơ khí chế tạo') plt.plot(S3,c5,color = 'b', ls = ' ',label='SV Khoa Điện') plt.ylabel('Điểm tốt nghiệp sinh viên từ đến 10') plt.xlabel('Số lượng sinh viên Khoa') plt.legend(loc='best') plt.show() ### So sánh diem TN có viec lam sV fig, h = plt.subplots(1, 2, sharey=False, sharex=False) fig.set_figwidth(16) fig.set_figheight(8) h[0].plot(e4.index,e4, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ycn chưa làm') h[0].set_xlabel("SV có việc làm chưa việc làm điểm CN (a)") h[0].plot(f4.index,f4, color = 'c', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ycn có việc làm') h[0].set_ylabel("Điểm đến 10 ") h[0].legend(loc='best') h[1].plot(e5.index,e5, color = 'b', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ytn chưa làm') h[1].set_xlabel("SV có việc làm chưa việc làm điểm TN (b)") h[1].plot(f5.index,f5, color = 'c', ls = ' ', marker = 's', lw = 2,label='Ytn có việc làm') h[1].set_ylabel("Điểm đến 10 ") h[1].legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() ## 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 plt.plot(s4,e4,color = 'b', ls plt.plot(s4,e5,color = 'r', ls plt.plot(s5,f4,color = 'y', ls plt.plot(s5,f5,color = 'c', ls plt.ylabel('Điểm sinh viên plt.xlabel('Số lượng sinh viên plt.legend(loc='best') plt.show() = ' ',label='Điểm = ' ',label='Điểm = ' ',label='Điểm = ' ',label='Điểm từ đến 10') khóa 2016') Ycn Ytn Ycn Ytn chưa có chưa có có việc có việc việc') việc') làm') làm') ## 3D from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_YEN1.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEMSV1') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['NĂM 1','NĂM 2','NĂM 3','Điểm CN','Điểm TN'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm khoa khí đo lường', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,5) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() ##for i in range(0,lx*ly): ## ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV2(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_YEN2.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('CKCT') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16'] row_names = ['NĂM 1','NĂM 2','NĂM 3','Điểm CN','Điểm TN'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm khoa khí chế tạo', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,5) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 16 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() ##for i in range(0,lx*ly): ## ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', khoa') label='sv1', lw = 6) label='sv2', lw = 6) label='sv3', lw = 6) 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV2() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_YEN1.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['NĂM 1','NĂM 2','NĂM 3','Điểm CN','Điểm TN'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm khoa điện', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,5) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() # for i in range(0,lx*ly): # ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 plt.show() DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_CN.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEMCN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['Khoa CKDL','Khoa CKCT','Khoa Dien'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm chuyên ngành khoa', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,3) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() #for i in range(0,lx*ly): #ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_TN.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEMTN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['Khoa CKDL','Khoa CKCT','Khoa Dien'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm năm khoa', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,3) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() #for i in range(0,lx*ly): #ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_TN.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEMTN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['Khoa CKDL','Khoa CKCT','Khoa Dien'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm năm khoa', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,3) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() #for i in range(0,lx*ly): #ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_TN.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEMTN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['Khoa CKDL','Khoa CKCT','Khoa Dien'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm năm khoa', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,3) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() #for i in range(0,lx*ly): #ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_TN.xlsx') 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 sheet = book.sheet_by_name('DIEMTN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['Khoa CKDL','Khoa CKCT','Khoa Dien'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm năm khoa', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,3) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() #for i in range(0,lx*ly): #ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV() from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import xlrd def DIEMSV(): book = xlrd.open_workbook(r'./DATA_TN.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('DIEMTN') array = [[sheet.cell_value(r, c) for c in range(sheet.ncols)] for r in range(sheet.nrows)] 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 data = np.array(array) column_names = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15','16','17','18', '19','20'] row_names = ['Khoa CKDL','Khoa CKCT','Khoa Dien'] fig = plt.figure(figsize=(10 , 15)) ax = Axes3D(fig) fig.suptitle('Biểu đồ điểm tốt nghiệp khoa', fontsize=18, x=0.4, y =1) ax.set_xlim3d(0,6) ax.set_ylim3d(0,3) ax.set_zlim3d(0,10) lx= 20 ly= xpos = np.arange(0.25,lx+0.25,1) ypos = np.arange(0.1,ly+0.1,1) xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos) xpos = xpos.flatten() ypos = ypos.flatten() zpos = np.zeros(lx*ly) dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) dy = 0.3 * np.ones_like(zpos) dz = data.flatten() #for i in range(0,lx*ly): #ax.text(xpos[i], ypos[i], dz[i],'{:.00f}'.format(dz[i]),color='#FF0040', fontsize=8,fontweight='bold') cs = ['#00FF00','#0000FF','#FF00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00','#008080','#800080',' #008000','#808000','#800000','#00FFFF','#800000','#00FFFF','#00FF00','#0000FF','#F F00FF','#FF0040','#C0C0C0','#FFFF00'] * ax.bar3d(xpos,ypos,zpos, dx, dy, dz, color=cs) ticksx = np.arange(0.5, lx+0.5, 1) plt.xticks(ticksx, column_names) ticksy = np.arange(0, ly, 1) plt.yticks(ticksy , row_names) ax.set_xlabel('Danh sách sinh viên') ################# CÁC CHÚ GIẢI MÀU SẮC CỘT plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#00FF00', label='sv1', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#0000FF', label='sv2', lw = 6) plt.plot([0, 0], [0, 0],color='#FF00FF', label='sv3', lw = 6) ax.legend(ncol=1,loc= 'upper right',title="CHÚ GIẢI") plt.show() DIEMSV() import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg root = tk.Tk() canvas1 = tk.Canvas(root, width=400, height=300, relief='raised') canvas1.pack() 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 label1 = tk.Label(root, text='Thuật toán phân cụm K-Means') label1.config(font=('helvetica', 14)) canvas1.create_window(200, 25, window=label1) label2 = tk.Label(root, text='Nhập số cụm (K):') label2.config(font=('helvetica', 8)) canvas1.create_window(200, 120, window=label2) entry1 = tk.Entry(root) canvas1.create_window(200, 140, window=entry1) def getExcel(): global df import_file_path = filedialog.askopenfilename() read_file = pd.read_excel(import_file_path) df = DataFrame(read_file, columns=['Y1','Y2','Y3']) browseButtonExcel = tk.Button(text=" Nhập File Excel K_MEANS", command=getExcel, bg='green', fg='white', font=('helvetica', 10, 'bold')) canvas1.create_window(200, 70, window=browseButtonExcel) def getKMeans(): global df global numberOfClusters numberOfClusters = int(entry1.get()) kmeans = KMeans(n_clusters=numberOfClusters).fit(df) centroids = kmeans.cluster_centers_ label3 = tk.Label(root, text=centroids) canvas1.create_window(200, 250, window=label3) figure2 = plt.Figure(figsize=(4, 3), dpi=100) ax2 = figure2.add_subplot(111) ax2.scatter(df['Y1'], df['Y2'], c=kmeans.labels_.astype(float), s=50, alpha=0.5) ax2.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', s=50) scatter2 = FigureCanvasTkAgg(figure2, root) scatter2.get_tk_widget().pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH) processButton = tk.Button(text=' Quá trình phân Cụm K-Means (Y1, Y2,Y3)', command=getKMeans, bg='brown', fg='white', font=('helvetica', 10, 'bold')) canvas1.create_window(200, 170, window=processButton) plt.show() root.mainloop() import tkinter as tk from tkinter import filedialog import pandas as pd from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg root = tk.Tk() canvas1 = tk.Canvas(root, width=400, height=300, relief='raised') canvas1.pack() label1 = tk.Label(root, text='Thuật toán phân cụm K-Means') label1.config(font=('helvetica', 14)) canvas1.create_window(200, 25, window=label1) label2 = tk.Label(root, text='Nhập số cụm (K):') label2.config(font=('helvetica', 8)) canvas1.create_window(200, 120, window=label2) 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 entry1 = tk.Entry(root) canvas1.create_window(200, 140, window=entry1) def getExcel(): global df import_file_path = filedialog.askopenfilename() read_file = pd.read_excel(import_file_path) df = DataFrame(read_file, columns=['Y1','Y2','Y3','Ycn','Ytn']) browseButtonExcel = tk.Button(text=" Nhập File Excel K_MEANS", command=getExcel, bg='green', fg='white', font=('helvetica', 10, 'bold')) canvas1.create_window(200, 70, window=browseButtonExcel) def getKMeans(): global df global numberOfClusters numberOfClusters = int(entry1.get()) kmeans = KMeans(n_clusters=numberOfClusters).fit(df) centroids = kmeans.cluster_centers_ label3 = tk.Label(root, text=centroids) canvas1.create_window(200, 250, window=label3) figure2 = plt.Figure(figsize=(4, 3), dpi=100) ax2 = figure2.add_subplot(111) ax2.scatter(df['Ycn'], df['Ytn'], c=kmeans.labels_.astype(float), s=50, alpha=0.5) ax2.scatter(centroids[:, 0], centroids[:, 1], c='red', s=50) scatter2 = FigureCanvasTkAgg(figure2, root) scatter2.get_tk_widget().pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH) processButton = tk.Button(text=' Quá trình phân Cụm K-Means (Ycn, Ytn)', command=getKMeans, bg='brown', fg='white', font=('helvetica', 10, 'bold')) canvas1.create_window(200, 170, window=processButton) plt.show() root.mainloop() ... tích liệu liên quan đến sinh viên tốt nghiệp phương pháp trực quan tiếp cận chọn để khảo sát tình trạng kết giảng dạy trường Đề tài ? ?Phân tích liệu sinh viên tốt nghiệp phương pháp trực quan? ??... luận văn để thu thập, tổng hợp, trình bày liệu sinh viên tốt nghiệp dạng excel 2 Phương pháp đồ họa Phương pháp đồ họa áp dụng luận văn để biểu diễn liệu dạng biểu đồ khác Phương pháp phân tích. .. CƠNG NGHỆ Nguyễn Thị Hồng Yến PHÂN TÍCH DỮ LIỆU SINH VIÊN TỐT NGHIỆP BẰNG PHƯƠNG PHÁP TRỰC QUAN Chuyên ngành : Hệ Thống Thông Tin Mã số : 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN