️ 5. 各年份上映电影数量 ️ 6. 电影榜单TOP10 ️ 7. 评价人数TOP20 ️ 8. 地区电影TOP10 ️ 9. 电影类型占比 ️ 10. 电影评分分布 ️ 11. 电影名称词云 ️ 12. 电影主演词云 以上各图内容均可根据自己的需要进行调整。 3. 可视化源码+数据:...
这里就贴一个文本文档,后续会在数据可视化里去除Unicode编码。 / 02 / 数据可视化 01 电影上映年份分布 这里可以看出豆瓣电影TOP250里,电影的上映年份,多分布于80年代以后。 其中有好几年是在10部及以上的。 02 中外电影上映年份分布 明显感受到了国产电影和国外电影的...
中文语种电影44部,占比17.6%,英语语种电影144部,占比57.6%。 3.9 电影片名词云 defget_wordcloud():wordcloud=(WordCloud().add("",words,word_size_range=[10,50]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='9-电影主演词云',subtitle='-- 制图@公众号:Python当打之年 --',pos_top='2%',po...
这里就贴一个文本文档,后续会在数据可视化里去除Unicode编码。 / 02 / 数据可视化 01 电影上映年份分布 这里可以看出豆瓣电影TOP250里,电影的上映年份,多分布于80年代以后。 其中有好几年是在10部及以上的。 02 中外电影上映年份分布 明显感受到了国产电影和国外电影的差距,90年代还行,还能过过招。 越往后,国产...
主题:关于豆瓣电影的爬虫数据可视化技术:python爬虫、jieba 、pymysql 、matplotlib、wordcloud、PIL、numpy等班级:2019级软工一班学号:201942060105姓名:王顺品, 视频播放量 3557、弹幕量 1、点赞数 48、投硬币枚数 35、收藏人数 68、转发人数 29, 视频作者 云智开物,
二、接下来就是保存到mysql数据库 把电影分类保存在mysql数据库以便下面进行数据分析,这里我们使用到pymysql来连接mysql数据库,首先我们需要在mysql数据库建好表: 然后我们通过pymysql把数据保存到数据库中,代码如下: 首先要连接数据库: # 连接mysql数据库
1.爬虫名称:爬取豆瓣电影 Top 250 数据 2.爬取内容:爬取电影排名,评分,介绍 3.网络爬虫设计方案概述: 思路:通过分析网页源代码,找出数据所在的标签,通过爬虫读取数据保存到csv文件中,读取文件,对数据进行清洗和处理,数据分析与可视化处理。 技术难点:数据量过少,所掌握的知识不够使用。
Python对豆瓣电影Top250并进行数据分析并可视化 数据获取 翻页操作 观察可知,我们只需要修改start参数即可 headers字段 headers中有很多字段,这些字段都有可能会被对方服务器拿过来进行判断是否为爬虫 通过headers中的User-Agent字段来 原理:默认情况下没有User-Agent,而是使用模块默认设置...
可以选择Matplotlib、Seaborn或Plotly等库来进行数据可视化。这里以Matplotlib为例。 四、根据数据特点和分析需求,制定数据可视化方案 根据豆瓣电影Top 250的数据特点和分析需求,可以制定以下数据可视化方案: 电影评分分布图:使用直方图展示电影评分的分布情况。 电影类型分布图:使用饼图或条形图展示不同类型电影的数量分布。
本期通过Scrapy框架,对豆瓣电影TOP250信息进行爬取。 同时对获取的数据进行可视化分析,给大家带来一个不一样的TOP250。 / 01 / Scrapy 之前了解了pyspider框架的使用,但是就它而言,只能应用于一些简单的爬取。 对于反爬程度高的网站,它就显得力不从心。