（1）包括常用的数据结构、网络爬虫与信息提取、中文分词与统计、图形图像处理、Numpy、Matplotlib等多个知识点的综合应用(至少两项); (2)有图形界面，能够进行事件处理，界面尽可能美观、大方、易用，

这是一个比较大的项目，需要综合运用多个知识点。以下是一个可能的项目示例：

项目名称：中文新闻分析系统

项目描述：该系统可以自动爬取新闻网站的新闻内容并进行中文分词和统计，然后通过图形界面展示，用户可以根据关键词进行搜索和排序，也可以对分析结果进行可视化展示。

技术要点：

1. 网络爬虫和信息提取：使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库实现爬虫功能，通过解析 HTML 文档提取新闻内容和相关信息。

2. 中文分词和统计：使用 Python 的 jieba 库实现中文分词和统计功能，将新闻内容分词并统计关键词的出现频率和相关度。

3. 图形图像处理：使用 Python 的 PIL 库实现图像处理功能，将新闻网站的 Logo 和相关图片进行处理和展示。

4. Numpy 和 Matplotlib：使用 Python 的 Numpy 库和 Matplotlib 库实现数据处理和可视化功能，将分词和统计结果以图表和图像的形式展示。

5. 图形界面和事件处理：使用 Python 的 Tkinter 库实现图形界面和事件处理功能，实现用户交互和搜索排序等功能。

可能的实现步骤：

1. 确定目标新闻网站，编写爬虫程序，将新闻内容和相关信息存储到本地数据库或文件中。

2. 使用 jieba 库对新闻内容进行分词，并统计关键词的出现频率和相关度，将结果存储到本地数据库或文件中。

3. 使用 PIL 库对新闻网站的 Logo 和相关图片进行处理和展示，将结果存储到本地文件中。

4. 使用 Numpy 库和 Matplotlib 库对分词和统计结果进行数据处理和可视化，生成图表和图像，并展示到图形界面中。

5. 使用 Tkinter 库实现图形界面和事件处理功能，实现用户交互和搜索排序等功能。

6. 进行测试和优化，确保系统稳定性和性能。

可能的界面设计：

该系统的界面应该尽可能美观、大方、易用，以下是一个可能的界面设计：