Python爬取豆瓣数据,并用jupyter显示数据可视化,生成四个不同的图

要使用Python爬取豆瓣网站的数据并在Jupyter Notebook中实现数据可视化,生成四种不同类型的图表,可以按照以下步骤进行。 ### 1. 爬取豆瓣网站的数据 为了从豆瓣网站抓取数据,可以使用`requests`库来发送HTTP请求,并使用`BeautifulSoup`解析HTML内容。下面是一个简单的示例代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_douban_data(): url = 'https://movie.douban.com/chart' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='pl2'): title = item.find('a')['title'] rating = item.find('span', class_='rating_nums').text movies.append({'movie_name': title, 'movie_rate': float(rating)}) return movies data = get_douban_data() print(data) ``` ### 2. 在Jupyter Notebook中实现数据可视化 在Jupyter Notebook中,可以使用`pyecharts`库来生成各种类型的图表。以下是如何生成四种不同类型图表的示例。 #### 柱状图(Bar Chart) ```python from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 创建柱状图 bar = Bar() columns = [movie['movie_name'] for movie in data[:14]] rates = [movie['movie_rate'] for movie in data[:14]] bar.add_xaxis(columns) bar.add_yaxis("评分", rates) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="影片评分柱状图")) bar.render_notebook() ``` #### 折线图(Line Chart) ```python from pyecharts.charts import Line # 创建折线图 line = Line() line.add_xaxis(columns) line.add_yaxis("评分", rates) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="影片评分折线图")) line.render_notebook() ``` #### 饼图(Pie Chart) ```python from pyecharts.charts import Pie # 创建饼图 pie_data = [(columns[i], rates[i]) for i in range(len(columns))] pie = Pie() pie.add("", pie_data) pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="影片评分饼图")) pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) pie.render_notebook() ``` #### 散点图(Scatter Chart) ```python from pyecharts.charts import Scatter # 创建散点图 scatter = Scatter() scatter.add_xaxis(list(range(len(rates)))) scatter.add_yaxis("评分", rates) scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="影片评分散点图")) scatter.render_notebook() ``` ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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一套开箱即用的电影数据分析毕业设计项目,面向计算机专业学生和Python初学者。项目自动从豆瓣TOP250和猫眼票房榜抓取电影名称、导演、主演、评分、票房、上映年份等结构化数据;支持两种持久化方式——用pandas保存为CSV文件,以及写入本地MySQL数据库(含建表脚本和db_struct.png结构图);提供两套Jupyter Notebook可视化方案:visualization_pandas.ipynb基于CSV数据做Matplotlib/Seaborn图表分析,visualization_sql.ipynb直接连接MySQL执行SQL查询并绘图;predict.ipynb基于历史数据构建简单票房预测模型,含特征筛选、线性回归示例及预测结果对比图(预测1.png、预测2.png);所有图片(p(1).png至p(19).png)均为实际运行生成的分析图表,涵盖评分分布、票房趋势、类型占比、导演作品热度等维度;附带完整README.md和PDF说明文档,Git配置文件齐全,环境依赖明确,经实测可在Python 3.8+、pandas 1.3+、matplotlib 3.5+、sqlalchemy、pymysql环境下一键运行。

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