### 获取豆瓣Top250电影评价人数并绘制柱状图 为了实现这一目标，可以按照如下方法编写Python代码来抓取所需的数据，并利用`matplotlib`库生成柱状图。 #### 准备工作 确保安装了必要的库： ```bash pip install requests beautifulsoup4 matplotlib pandas ``` #### 抓取数据 定义函数用于发送HTTP请求以及解析网页内容： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import re def fetch_movie_data(): base_url = "https://movie.douban.com/top250" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', } all_movies = [] for start in range(0, 250, 25): # 遍历每页25条记录 url = f"{base_url}?start={start}" response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') items = soup.find_all('div', class_='item') for item in items: title_tag = item.select_one('.title').get_text(strip=True).split()[0] rating_num_str = item.select_one('.rating_num').next_sibling.next_sibling.strip() match = re.search(r'(\d+)', rating_num_str) if match: rating_count = int(match.group()) all_movies.append((title_tag, rating_count)) return all_movies ``` 此部分代码会遍历所有页面并将每一部影片的名字及其对应的评分人数存储在一个列表里[^2]。 #### 数据处理与可视化 接着对收集到的信息做进一步整理以便更好地展示出来： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = fetch_movie_data() df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Rating Count']) plt.figure(figsize=(10, 8)) # 绘制直方图 plt.barh(df['Title'], df['Rating Count'], color='skyblue') plt.xlabel('Number of Ratings') plt.ylabel('Movie Title') plt.title('Douban Top 250 Movie Numbers by Rating Counts') plt.gca().invert_yaxis() # 可选：反转y轴使得最高分位于顶部 plt.tight_layout() plt.show() ``` 这段脚本先创建了一个DataFrame对象用来保存之前获得的数据；之后调用了Matplotlib中的barh函数画出了水平方向上的条形图。最后设置了图表的一些属性比如标题、坐标标签等[^1]。