- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏日常学python
Python数据可视化：2018年电影分析
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。 02 索引页 ? ', '3', '0', '8', '9', '4', '1', '5', '2', '7', '6'] base_unicode_list = ['x', 'uniF561', 'uniE6E1 / 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了，公众号回复电影即可获得。 01 电影票房TOP10 ? 还剩一个多月，不知道榜单上会不会有新成员。最近「毒液」很火，蛮有希望。 08 电影名利双收TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的评分在所有电影评分中的排名与这部电影的票房在所有票房中的排名加起来，再除以电影总数。 09 电影叫座不叫好TOP10 ? 计算公式是，把某部电影的票房排名减去某部电影的评分排名加起来，再除以电影总数。 可能是猫眼的用户比较仁慈吧，与豆瓣相比，普遍评分都比较高。
1.2K30发布于 2018-12-13 - 来自专栏宏伦工作室
豆瓣电影数据分析和可视化
前一段时间出于个人兴趣做了个小demo，主要内容是以豆瓣电影上提供的电影数据为例，完整地展示网络数据从获取、处理到分析、可视化这一过程。纯当练手，也为感兴趣的小伙伴提供相关的技术介绍。 我的主要分析字段是电影数量和平均评分，看它们和电影分类、语言、上映国家、上映时间、时长等其他字段之间有何关联。 数据可视化 俗话说，“一图胜千言”，所以数据分析的结果以可视化网站的形式给出。 我用Flask搭建了一个简单的网站，用Echarts绘制了一些简单的图标来展示分析的结果，可视化网站地址请参见文末。 网站包含三个子菜单：统计、评分、搜索。“统计”展示了和电影数量相关的分析结果。 网络上可以获取的数据不计其数，只要脑洞开得够大，在数据源、分析技术、可视化方法上进一步提升，就一定可以创造出更有意义和价值的成果。 可视化展示平台：zhanghonglun.cn/data-visualization 如果觉得有趣，那就关注我的微信公众号吧
3.5K70发布于 2018-06-07 - 来自专栏用户6291251的专栏
Python数据可视化：豆瓣电影TOP250
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。 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，国产电影就基本就没有上榜的。 每年电影出得倒是不少，真正质量好的又能有几部呢？ 我根据IMDbTOP250，看了榜上大部分的电影。 于是乎豆瓣电影这个TOP10，我也全看过了，都是一些有故事的电影。 07 排名评分人数三维度 ?
2.2K41发布于 2020-10-09 - 来自专栏数据小魔方
像电影一样记录数据可视化
之前写过两篇关于使用animation包来制作时间维度动态可视化GIF图，效果还是很棒的，最近又发现了一个好玩的包——gganimate，它也是主打制作时间维度动态可视化的，不过该包将动态展示的技术通过一个参数封装到了 library(gapminder) library(gganimate) library(animation) 此次使用的地图是maps中的世界地图，因为原始数据是gapminder包（没错就是那个做动态可视化很吊的团队 ))+ scale_fill_manual(values=color,na.value="grey95")+ mytheme gganimate(p1,interval = .5, (long,lat))) pointdata<-left_join(mapdata[,c(3,5,7)],centres) 带填色散点图（gganimate版） p2<-ggplot(data=pointdata white",high="#D73434")+ scale_size_area(max_size=18)+ mytheme gganimate(p2,interval = .5,
1.2K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏小孙同学的学习笔记
豆瓣电影top250爬虫及可视化分析
实例引入 假设由于工作或者项目要求，我们需要获取豆瓣电影 Top250 的影片数据，进行可视化分析。 \u5bfc\u6f14:\s(.*?)\s.*?\u4e3b\u6f14:\s(.*?)\s.*?(\d{4})\s.*?([\u4e00-\u9fa5].*)\xa0.*?\u002f.*? ([\u4e00-\u9fa5].*?) Echarts 关于数据爬取我们就完成了，接下来我们要做的就是可视化分析。 可视化分析这块我还没有系统学习，以下内容是借鉴其他博主的。
7.6K31编辑于 2022-01-17 - 来自专栏成套网站
基于python大数据的电影数据可视化分析系统
1 项目背景及意义电影分析与可视化平台的背景源于对现代电影行业日益增长的数据分析需求和对信息可视化的追求。 随着电影产业的全球化发展和数字技术的飞速进步，海量的电影相关数据被创造出来，包括但不限于票房收益、观众评分、社交媒体讨论、观众人群分析、电影内容分析等。 因此，一个能够高效收集、处理、分析这些数据，并将其通过易于理解的可视化方式呈现的系统，对于挖掘电影行业趋势、影响力评估以及市场营销策略制定等方面具有重大意义，电影分析与可视化平台通过先进的数据挖掘和分析技术 此外，对数据的分析和可视化展示不仅基于传统的统计方法，还可能融入了最新的AI分析技术，使得平台能够提供更加深入和多维度的分析结果，随着5G、云计算等技术的发展，电影分析与可视化平台的数据处理能力和实时性将大幅提升 对于广大观众而言，它提供了一种新颖的方式来探索电影世界，增加了观影体验的丰富性和深度。总之，电影分析与可视化平台是电影数字化转型中的重要工具，为电影行业带来了前所未有的机遇和挑战。
43410编辑于 2025-09-14 - 来自专栏拓端tecdat
R语言电影数据分析：随机森林探索电影受欢迎程度因素、参数调优可视化
推理范围“电影”的数据集，应考虑使用一个随机抽样设计，选择美国电影有代表性的样本观察性的回顾性研究，我们的结果应该推广到1970年和2014年间发布的所有美国电影。 summary(movies2$movie_facebook_likes)盒状图 现在，开始探索性数据分析，首先，我们将使用箱图来可视化我们感兴趣的分类变量与响应变量。 响应变量与数值变量的散点图现在，我们将用散点图可视化我们感兴趣的数值变量如何与我们的响应变量相互作用。正如我们可以看到上面，预测变量之间的相关性不是很高，因为它有助于避免多重共线性。 下面是使用最优参数建模的代码示例：randomForest( gross-budget, ntree=1000, mtry=6, nodesize=5,上述代码中，我们使用"randomForest"函数进行建模 ，其中"ntree=1000"表示决策树的数量，"mtry=6"表示每个决策树的特征选择数量，"nodesize=5"表示每个叶节点的最小观测数。
64500编辑于 2023-12-08 - 来自专栏WflynnWeb
H5电影电视前端界面完整代码分享
playsinline="" x5-video-player-fullscreen="true" x-webkit-airplay="allow" x5-video-orientation image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1586841292436&di=9031fad21f8695dbc43cfc69432fbe5f&imgtype=0&src src: 'https://img.cdn.aliyun.dcloud.net.cn/guide/uniapp/%E7%AC%AC1%E8%AE%B2%EF%BC%88uni-app%E4%BA%A7%E5% image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1586841292436&di=20bb99d209a014cf007a861fa5fad93c&imgtype=0&src src: 'https://img.cdn.aliyun.dcloud.net.cn/guide/uniapp/%E7%AC%AC1%E8%AE%B2%EF%BC%88uni-app%E4%BA%A7%E5%
90820编辑于 2022-10-28 - 来自专栏Python进阶之路
python数据可视化 豆瓣电影top250数据分析
data.sheets()[0] type_list = [] for i in range(1, table.nrows): x = table.row_values(i) genres = x[5] plt.imshow(my_wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.savefig('test3.PNG') plt.show() [qoo5j2ug0x.png ') plt.title('国家或地区上榜电影数量最多的Top10') plt.savefig('test4.PNG') plt.show() [x9yqwgah47.png] 五、豆瓣电影Top250 Top250-评价人数Top10') plt.savefig('test5.PNG') plt.show() [cmaszi56z0.png] 六、对肖申克的救赎的部分评论进行文本分词并绘制词云 from utf-8') as f: data = f.read() # 文本预处理 去除一些无用的字符 只提取出中文出来 new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]
4.4K30发布于 2020-09-17 - 来自专栏石璞东 | haha
urllib+requests+猫眼电影票房信息可视化
建议大家多多在PC端用浏览器访问互联网，理由很简单： 客户端产品可以充分利用硬件本地的资源和特点，能实现更多的效果，而网页版由于不能充分利用硬件本地化的资源，效果和交互逊于客户端版本（现在随着Html5的应用 print(result.cookies) 官网地址： https://2.python-requests.org//zh_CN/latest/user/quickstart.html 实战应用-猫眼电影票房信息数据可视化 arr = [] #记录横坐标的数据 a = [] #记录电影的名字 movie_name = [] #爬取电影网站票房信息 def acquireInfo(): res = requests.get color="#7FFF00",tick_label=str) #使y轴坐标文字标签正常显示 pl.xticks(rotation=-90) #设置图标的主题文字 plt.title("猫眼电影实时票房信息 ") #设置x y 轴的名称 plt.xlabel('电影名称') plt.ylabel('电影票房') plt.show() #显示进度条 def view_bar(num, total
95020发布于 2020-04-21 - <span class="stars<em>5</em> +[\\u4e00-\\u9fa<em>5</em>]+. +[\\u4e00-\\u9fa<em>5</em>]+. Java豆瓣<em>电影</em>爬虫——使用Word2Vec分析<em>电影</em>短评数据 Java豆瓣<em>电影</em>爬虫——小爬虫成长记（附源码） 程序爬取控制在豆瓣可接受范围内，不会给豆瓣服务器带来很大的压力，写此程序也是个人把玩来自专栏JackieZheng
Java豆瓣电影爬虫——抓取电影详情和电影短评数据
动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据。 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签。 >
ELK 可视化分析热血电影《长津湖》15万+影评
1、《长津湖》观后 2018 年有了孩子后，近 3 年没有再看过电影。 念于《长津湖》的确大热，我对战争片心念神往、对中国近现代史非常好奇，加上老婆的男神段奕宏参演。 一拍即合，我俩在国庆假期的最后一天看了这部鸿篇巨制、热血催泪电影。 《长津湖》电影海报 宏大的战争场面、天壤之别的中美装备、物质条件差异、零下40度的恶劣的环境这些都已深深的印在我的脑海里。 Q5：如何做可视化分析？ 这么一分析，就知道：数据是大前提，没有了数据的基础，清洗、建模、可视化分析都是“空中楼阁”。 4.9 情感分析 遇到问题：需要根据content 生成情感值 后面再扩展 5、数据清洗 5.1 采集环节清洗 比如：数据要基于键值评论 id 去重，以确保避免数据重复。 数据同步环节清洗。 10 月1 日 迎来第1高峰，10 月 5 日迎来第2高峰。 8.4 主演词云和评论次数统计图 无可争议，易烊千玺作为顶级流量，关注度最高。在雷公和吴京之间关注高的是雷公。
2026版基于python大数据的电影分析可视化系统
最后，运用数据可视化技术，将复杂抽象的数据转化为直观易懂的图表、图形等可视化形式。 、理解难的问题3、研究现状在国外，电影数据分析与可视化研究起步较早且成果丰硕。 在可视化呈现方面，利用D3.js等前沿工具，打造出交互性强、视觉效果震撼的可视化作品，生动展现电影数据背后的复杂关系，如电影票房走势与多种影响因素间的动态关联。国内相关研究近年来发展迅猛。 4.3数据可视化技术数据可视化技术将抽象数据转化为直观的图表、图形等可视化形式，便于用户理解与分析。 5、系统实现
Python电影评论数据分析系统_echarts数据可视化
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 书接上文，继上文实现了《复仇者联盟4：终局之战》电影的影评数据分析采集之后，本文主要对获取到的影评数据进行一些可视化展示，主要的可视化展示手段是词云。 ： def WCPloter(data_path='fre.json',back='white',savepath='res.png'): ''' 词云可视化展示 ''' fre_dict) plt.figure() plt.axis("off") wc.to_file(savepath) 这里主要以豆瓣影评数据为例进行分析与可视化 之后我们对影评数据的支持量进行了可视化如下： 原始文本如果过于繁杂不利于直接看到整个文本语料数据集中的核心，这里对其进行了文本的主题挖掘，对挖掘后的主题进行词云可视化如下： 除此之外，我们可以对电影的评分数据进行可视化，据说刚上映的时候复联4豆瓣评价就超过了9，还是很不错的，那么现在在经过了一段时间的沉淀之后，观众们对该电影的评价如何呢？
使用Pyecharts对猫眼电影票房可视化分析
上次做了个猫眼电影的不过瘾，又感觉票房其实是最好拿到的数据，所以就继续接着它做了。废话不多说，直接上干货！ 用到的工具： python 爬虫 pyecharts 下面是效果图: ? 效果图1 ? print(res.text) data = res.json() print(data) for i in data['data']['list']: dic = {} dic['电影 '])) .add_yaxis("电影票房", list(p_float)) .add_yaxis("电影排片", list(p_float1)) .reversal_axis ()#翻转横纵轴 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影票房与电影排片", subtitle= init_opts=opts.InitOpts(width="1500px", height="500px")) .add(bar1, opts.GridOpts(pos_left="5%
基于深度学习+NLP豆瓣电影数据爬虫可视化推荐系统
1、研究背景在互联网影视产业高速发展的当下，豆瓣作为中国最具影响力的电影评分与评论平台，积累了海量高价值数据。 截至2025年，平台已汇聚超过2600万条电影评论，涵盖制片地区、类型、评分、情感倾向等30余个维度的信息。 2、研究意义基于深度学习与NLP的豆瓣电影数据爬虫可视化推荐系统研究具有重要理论价值与产业实践意义：在理论层面，该研究通过融合LSTM动态兴趣建模、BERT语义情感联合分析等前沿技术，构建了跨学科方法体系 在时间维度分析中，时间轴与动画技术的结合（如Gapminder）可动态呈现电影市场趋势演变。交互式可视化成为研究热点。 5、功能展示
2026版基于python大数据的电影分析可视化系统
此外，观众在众多电影中选择观影时，也缺乏直观的方式了解电影的质量、口碑和热度。Python 作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在大数据处理和可视化领域具有显著优势。 这些工具能够帮助我们高效地处理海量的电影数据，并通过可视化手段直观地展示分析结果。基于 Python 大数据的电影分析可视化系统应运而生。 电影投资具有高风险性，投资者需要全面了解电影项目的潜在价值。该系统可以对电影的历史数据、制作团队过往成绩、演员市场影响力等进行综合分析，通过可视化图表直观展示电影项目的投资回报率、风险评估等关键指标。 3、研究现状基于Python大数据的电影分析可视化系统研究在技术与案例层面均取得显著进展。 5、系统实现
数据分享|数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据
豆瓣评分已经成为评价中国电影的重要指标。豆瓣积累了大量的电影数据，为电影行业分析提供了重要资源。豆瓣电影被用来衡量国内外电影的发展。本文对豆瓣电影评分爬虫数据进行可视化分析。 中国与其他国家数量和评分对比 汇总年电影总产量。一直在快速推进的电影产业在2017年出现转折，电影产量开始下滑。与现在相比，相差1500部左右。这种趋势一直持续。 中国大陆的评分低于整体评分，然后我们选择电影数量排名前三的国家与中国大陆进行比较。日本电影的质量非常好，评分一直保持在平均水平以上。中国大陆、美国和日本的电影评分差距很大。美国电影评分更高。 虽然美国、中国大陆、日本都有大量的电影。但平均评分低于法国、英国、德国和意大利。其中，德国的电影评分均值最高，英国的电影数量最多，这意味着相对而言，德国电影的质量最高。 本文选自《数据视角可视化分析豆瓣电影评分爬虫数据》。
基于python大数据的电影可视化、推荐与票房预测系统
1.1 项目背景及意义电影分析与可视化平台的背景源于对现代电影行业日益增长的数据分析需求和对信息可视化的追求。 随着 5G、云计算等技术的发展，电影分析与可视化平台的数据处理能力和实时性将大幅提升[2]，使其能够提供更加丰富和即时的分析结果。 [5]结合机器学习技术，预测电影的市场表现。 ，进一步对电影数据可视化进行分析，从多维度展示电影数据的信息。 1.3主要研究内容系统主要是实现对电影相关数据的处理与可视化，提供给用户可视化界面供用户查看电影数据，分析，主要研究的问题包括：（1）数据收集与整理：研究如何从各种来源获取电影相关数据，如票房
爱数科案例 | 迪士尼电影票房可视化分析
可以看到movie_title、release_date、genre、mpaa_rating四列数据均为字符型数据，genre、mpaa_rating两列数据中有缺失值，需要在可视化分析之前对这两列数据进行缺失值填充 电影评级缺失值填补 在观察数据集时发现mpaa_rating列中有一些数据为'Not Rated'，即无评级数据，对该列数据的缺失值使用'Not Rated'进行填充。 5. 电影名称词云图 下面进行可视化分析。首先根据movie_title列信息绘制电影名称词云图。 电影种类分组票房数据按列值排序 将数据按电影票房均值升值排序，便于可视化分析。 11. 电影种类与票房折线图 使用处理后的数据绘制电影种类与票房折线图。 电影评级分组票房数据按列值排序 将数据按电影票房均值升值排序，便于可视化分析。 14. 电影评级与票房折线图 使用处理后的数据绘制电影评级与票房折线图。
