基于Python的校园诈骗数据可视化

基于Python的校园诈骗数据可视化通常涉及收集、清洗、分析校园诈骗案例的数据，并通过各种图表、图形等形式将这些信息呈现出来。首先，你需要使用Python的数据处理库如Pandas来读取和整理数据，例如CSV或数据库文件。然后，可以利用Matplotlib或Seaborn进行数据可视化：

1. 数据加载：使用Pandas的`read_csv()`或`read_excel()`等函数加载数据。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('campus_fraud_data.csv')

2. 数据预处理：检查缺失值、异常值，并进行必要的清洗。
3. 数据探索：计算各类诈骗类型的频率、金额分布等统计指标。
4. 可视化创建：使用matplotlib绘制柱状图展示诈骗类型占比，使用饼图显示各类别涉及学生比例，折线图展示诈骗案件趋势等。

import matplotlib.pyplot as plt

# 按诈骗类型绘制柱状图
fraud_types = data['type'].value_counts()
fraud_types.plot(kind='bar')
plt.xlabel('诈骗类型')
plt.ylabel('案例数')

# 学生涉及比例饼图
students_involvement = data['student_involvement'].value_counts(normalize=True)
plt.pie(students_involvement, labels=students_involvement.index)
plt.title('学生涉及诈骗比例')

5. 时间序列分析：如果数据包含时间信息，可以用Seaborn的`lineplot()`展示诈骗案随时间的变化。