【2020.12.25,第八次更新】首先,明确学习目标--用Python来做数据分析很重要!作为目前的全球第一编程语言,Python几乎无所不能,从软件开发、Web开发、数据库开发、系统开发,到游戏开发,网络爬虫,再到让Python傲视群雄的机器学习。不同的学习目标,当然就对应着不同的学习路径。说到数据分析,R语言其实之前一直走在Python的前面。R语言约等于统计学,说它是第一统计语言一点都不为
豆瓣的基础架构 豆瓣整个基础架构可以粗略的分为在线和离线两大块。在线的部分和大部分网站类似,应用层主要是做运算,将运算结果返回给前面的用户,现在大部分豆瓣的应用基本都跑在DAE上面了;应用后面的基础服务也 跟其他网站差不多,在选择nosql数据库的时候,豆瓣选择了国内比较早开源的KV数据库-BeansDB,BeansDB项目可以说是一个简化版的AWS DynamoDB,BeansDB主要
转载 2023-12-21 22:06:12
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本次分析内容:分析所有书籍评分情况热门书籍TOP20书名高频词汇作者出版书数量TOP20每年出版书籍数量分布热评作者TOP20每年出版最受欢迎的类别书籍最多的分类TOP20热评分类TOP20为了每段代码都可复制直接使用,所以每段代码都重复导入一次pyecharts 模块…# 首先导入需要用到的模块 import pandas as pd import numpy as np import pymy
目录一、实验(实训)目的二、实验(实训)原理或方法三、仪器设备、材料四、实验(实训)步骤五、实训记录及结果<----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->一、实验(实训)目的 &nbs
前言Hello,大家好,今天又到了我们用数据说话的时候了,今天小编给大家带来的是从豆瓣5500部电视剧看中国40余年电视剧发展史,从而了解这背后的故事,好了,废话不多说,我们快快进入此次的正题吧。数据采集此次采集的数据来源是豆瓣电视剧版块,当然有的同学可能会问,为什么采集的是豆瓣网?那么小编就来告诉你,豆瓣在书评和影视评论这些方面在国内还是很有权威性,不同于其它平台评分水分较大,豆瓣的评分标准是比
1、数据集预览部分数据说明: 豆瓣排名num 评分rating_num 评分人数comment_num 电影时长movie_duration2、查看电影数据集基本数据信息import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('电影排名.csv') #读取数据 #1.查看电
转载 2024-04-26 10:14:42
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# Matplotlib数据分析 Matplotlib是一个Python的绘图库,用于绘制各种静态、动态、交互式的图表。它是数据科学家和数据分析师最常用的可视化工具之一。Matplotlib提供了丰富的绘图功能,可以展示数据的分布、趋势、关系等。本文将介绍Matplotlib的基本用法,并通过示例代码展示其强大的数据分析功能。 ## 安装和导入 要使用Matplotlib,首先需要安装该库。
原创 2023-07-30 15:45:42
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数字资源管理期末报告一、业务需求分析(一)网易云需求分析(二)豆瓣需求分析二、系统功能需求分析(一)分析预测功能(二)系统可视化功能三、系统功能设计(一)、系统设计展示分析(二)、网易云音乐用户、热评的爬取和词云展示(三)、杭州城区豆瓣热评的爬取和词云展示四、系统关键技术实现1)爬虫设计与实现;2)数据分析: 机器学习算法;3)可视化展示(Matplotlib模块):4)系统窗体设计(安装PyQ
# 豆瓣电影数据分析:深入探索电影评价与评分 豆瓣是中国最大的综合性文化社区,涵盖了电影、图书和音乐等多个领域。其中,豆瓣电影的评分系统广受欢迎,成为了用户选片的重要参考。在这篇文章中,我们将通过分析豆瓣电影的数据,探索电影的评分情况、热门影片,以及影评的情感分析等内容。我们还会使用Python中的一些库,结合数据可视化,展示分析结果。 ## 数据获取 在开始分析之前,我们需要获取豆瓣电影的
原创 9月前
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豆瓣数据分析代码的复盘记录 在进行豆瓣数据分析时,我们需要制定全面的备份策略和恢复流程,以确保数据安全和业务连续性。以下内容将详细描述处理豆瓣数据分析相关配置与过程中的各项策略以及工具链集成情况。 ### 备份策略 为了高效地管理豆瓣数据,我们首先需要建立一个清晰的备份策略。以下思维导图展示了备份策略的各个组成部分,并呈现了存储架构的设计。 ```mermaid mindmap ro
原创 5月前
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首先,确定要爬取的小组,本次以豆瓣的five组为例。因为是第一次用Java爬虫,所有采取了简答的暴力循环爬取的方法,以后有时间再继续改进。(不过也可能转到Python了)另外,本次尝试采用Spring boot开发。1、爬取所有的帖子的链接1.1、分析网页小组首页更多讨论,然后将地址栏的参数修改成0然后往后一直到最后,就是这个小组的全部帖子了,我们只需要将每一页的链接全部取出来,然后更新地址栏的s
1. 前言本节讲解如何抓取豆瓣电影“分类排行榜”中的电影数据(https://movie.douban.com/chart),比如输入“犯罪”则会输出所有犯罪影片的电影名称、评分,效果如下所示:剧情|喜剧|动作|爱情|科幻|动画|悬疑|惊悚|恐怖|纪录片|短片|情色|同性|音乐|歌舞|家庭|儿童|传记|历史|战争|犯罪|西部|奇幻|冒险|灾难|武侠|古装|运动|黑色电影| 你想了解什么类型电影:犯
我一直认为,每一种思维模式就像是数据分析的每一根骨头,当每一根骨头组合成一副完整骨架的时候,数据思维才真正搭建完成,有了‘骨架’此次的分析才能真正的立足落地,这时再去给它填上血肉,找到自己所需的算法、模块、方法,最终顺利完成一整个数据分析。作为新手数据分析师或数据运营,在面对数据异常的时候,好多小伙伴都会出现:“好像是A引起的” ,“好像也和B渠道有关”,“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆
在今天的博文中,我们来聊聊“大数据分析豆瓣电影数据分析”的过程。我将带你一步步走过从环境预检到迁移指南的整个流程,希望对你有帮助。 ## 环境预检 首先,我们要对我们的环境进行预检。合理的硬件和软件配置是成功的基础。以下是我们需要的系统要求: | 组件 | 最低配置 | 推荐配置 | | ----------- | ----------
一、观察网页(一)观察单页1、打开Google浏览器,找到豆瓣电影Top250的网址(https://movie.douban.com/top250)。2、确定要爬取的这个html页面是动态页面还是静态页面,静态页面是可以直接爬取的,动态页面需要从js或者XHR里面去找动态的json数据。本次爬取的网页本质上还是静态的,因为内容都在页面里,我们不需要去js或者xhr里面找数据。(二)观察翻页规律翻
前几天有个粉丝找我,说花699报了一门数据分析课程,还有实战项目,让我帮她看看她做的数据分析。项目的名称叫:豆瓣高分电影分析。她写了一大堆内容,我也没细看,截取几张可视化图表给大家,大家觉得有什么问题呢?其实我看完项目标题,就想说“妹妹,你被割韭菜了。”这个项目可以称为优秀的python爬虫实战项目,但要说数据分析项目的话,多少有点扯了。到处可见的“数据分析”培训课都快把人都带跑偏了,今天再给大家
matplotlib中的plt.rcParams[]import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap %matplotlib inline # 生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) plt.
转载 2023-06-06 13:27:18
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Python Matplotlib库用法笔记一、了解Matplotlib库1 Matplotlib是什么2 Matplotlib的作用3利用Matplotlib做一个简单的画图3.1matplotlib.pyplot模块3.2画图4 Matplotlib的三层结构4.1容器层4.2 辅助显示层4.3图像层二、折线图1 折线图的绘制与显示1.1设置图形的风格2 设置画布属性2.1 代码示例3 图片
matplotlib柱形图条形图折线图饼图和圆环图分离饼图块圆环图柱形图bar()函数绘制柱形图import matplotlib.pyplot as plx = [1,2,3,4,5,6,7]y = [15,69,85,12,36,95,11]pl.bar(x,y)pl.show()bar()函数的参数width和color设置每根柱子的宽度和颜色有中文时要添加pl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']有负号时要添加pl.rcP
原创 2021-08-30 10:31:02
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简介 matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建 常用几种图形特点 折线图:以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图。特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况。(变化) 直方图:由一系列高度不等的纵向条
原创 2021-12-28 14:54:24
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