用Python字典各省份双一流高校的数量

河北: 3, 吉林: 1, 辽宁: 3, 黑龙江: 1, 江苏: 11, 浙江: 7, 安徽: 2, 福建: 2, 江西: 1, 山东: 8, 河南: 4, 湖北: 4, 湖南: 5, 广东: 9, 广西: 1, 海南: 1, 四川: 7, 贵州: 2, 云南: 2, 陕西: 4, 甘肃: 1, 青海: 1, 台湾: 1.

相关问题

python字典统计排序 统计各省份大学数量

### 回答1：
可以使用collections库中的Counter类进行统计，然后使用sorted()函数进行排序。

示例代码：

from collections import Counter

universities = [{'province': '北京', 'name': '清华大学'},
                {'province': '上海', 'name': '复旦大学'},
                {'province': '北京', 'name': '北京大学'},
                {'province': '四川', 'name': '电子科技大学'},
                {'province': '上海', 'name': '上海交通大学'}]

province_count = Counter([university['province'] for university in universities])

sorted_province_count = sorted(province_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

print(sorted_province_count)

输出结果为:

[('北京', 2), ('上海', 2), ('四川', 1)]

### 回答2：
要统计各省份大学的数量，并进行排序，可以使用Python中的字典进行操作。

首先，我们需要创建一个空的字典来存储各省份的大学数量。然后，我们可以遍历一个包含各个省份的列表或者集合，对于每个省份，我们可以将其作为字典的键，并将对应的大学数量作为值。如果某个省份已经在字典中存在，我们可以将其对应的值加1；如果某个省份尚未在字典中存在，我们可以将其添加到字典，并将对应的值初始化为1。

完成统计之后，我们可以使用Python中的sorted()函数对字典进行排序。sorted()函数可以接收一个字典作为参数，并返回一个按照字典键进行排序的键值对列表。我们可以将排序结果存储在一个新的列表中。

以下是一个简单的示例代码：

# 省份大学字典
provinces = ['北京市', '上海市', '江苏省', '广东省', '浙江省', '湖北省']
universities = {'北京市': 10, '上海市': 5, '江苏省': 7, '广东省': 8, '浙江省': 6, '湖北省': 4}

# 统计各省份大学数量
def count_universities():
    university_counts = {}
    for province in provinces:
        if province in universities:
            university_counts[province] = universities[province]
    return university_counts

# 排序各省份大学数量
def sort_universities():
    university_counts = count_universities()
    sorted_universities = sorted(university_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_universities

# 输出结果
sorted_universities = sort_universities()
for province, count in sorted_universities:
    print(province, count)

运行以上代码，将输出按照大学数量从多到少的顺序，统计各个省份的大学数量。注意，以上示例只是一个简单的示范，实际情况中，我们可能需要根据具体的数据进行适当的修改。

### 回答3：
在使用Python进行字典统计排序时，可以通过遍历数据集并利用字典的特点来统计各省份的大学数量。

首先，可以创建一个空字典来存储省份和对应的大学数量。然后，遍历数据集，对每个大学所在的省份进行统计。

可以使用一个循环来遍历数据集中每个大学的省份信息。对于每个大学，可以先检查该省份是否已经在字典中存在。如果存在，则将对应的大学数量加1；如果不存在，则将该省份添加到字典中，并将大学数量初始化为1。

例如，假设数据集中的大学信息以列表形式表示为universities = ['北京大学', '北京', '上海交通大学', '上海', ...]。我们可以使用如下的代码来进行统计：

provinces = {}
for i in range(0, len(universities), 2):
university = universities[i]
province = universities[i+1]
if province in provinces:
provinces[province] += 1
else:
provinces[province] = 1

在上述代码中，使用range函数生成了一个步长为2的循环来遍历大学列表。每次循环，我们提取出大学和省份信息，并对省份进行统计。

统计完成后，我们可以通过字典的items方法将字典转换为一个包含省份和大学数量的元组列表。然后，可以使用sorted函数对元组列表根据大学数量进行排序。

sorted_provinces = sorted(provinces.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

将以上代码与上面的统计代码连接起来，即可实现对各省份大学数量的统计和排序。

这样，我们就可以得到按照大学数量由多到少排序的各省份列表。

python绘制全国图_python-使用pyecharts绘制各省份高校数量图

好的，我可以回答你的问题。首先，你需要准备好数据，包括各省份高校数量。然后，使用pyecharts库中的Map组件进行绘图。下面是一个简单的示例代码，可以帮助你开始：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map

# 准备数据
data = [
    ("北京", 86),
    ("天津", 37),
    ("河北", 91),
    ("山西", 63),
    ("内蒙古", 42),
    ("辽宁", 102),
    ("吉林", 54),
    ("黑龙江", 64),
    ("上海", 70),
    ("江苏", 138),
    ("浙江", 104),
    ("安徽", 104),
    ("福建", 89),
    ("江西", 79),
    ("山东", 150),
    ("河南", 114),
    ("湖北", 94),
    ("湖南", 112),
    ("广东", 123),
    ("广西", 56),
    ("海南", 23),
    ("重庆", 60),
    ("四川", 141),
    ("贵州", 43),
    ("云南", 80),
    ("西藏", 4),
    ("陕西", 82),
    ("甘肃", 34),
    ("青海", 15),
    ("宁夏", 11),
    ("新疆", 29),
    ("台湾", 2),
    ("香港", 6),
    ("澳门", 2)
]

# 绘制地图
map_chart = (
    Map()
    .add("", data, "china")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各省份高校数量图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=150, is_piecewise=True),
    )
)

# 保存图表
map_chart.render("各省份高校数量图.html")

在这个示例代码中，我们使用了pyecharts库中的Map组件，将数据以地图的形式进行展示。你可以根据自己的数据和需求进行修改。运行这个代码后，你会得到一个名为“各省份高校数量图.html”的文件，里面就是你绘制的图表。希望这个示例能够对你有所帮助！