前言最近几天，研究了一下一直很好奇的爬虫算法。这里写一下最近几天的点点心得。下面进入正文：你可能需要的工作环境：我们这里以sogou作为爬取的对象。首先我们进入搜狗图片http://pic.sogou.com/，进入壁纸分类（当然只是个例子Q_Q），因为如果需要爬取某网站资料，那么就要初步的了解它…进去后就是这个啦，然后F12进入开发人员选项，笔者用的是Chrome。右键图片>>检查发
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2024-06-30 07:40:29
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最近写的是彩票系统，需要爬取很多彩票信息，展示的代码只是我整个爬虫程序的一小部分首先是使用pyppeteer抓取非静态页面，将整个逻辑封装成一个异步方法，有多个页面爬取，将多个页面爬取存储到任务列表，并行执行任务列表内部的异步函数我这代码里面有个main（）函数，内部并行执行了各自的任务列表内部协程，算是一个拓展，有兴趣可以看看我这个demo爬取的是竞彩网的体育资讯，爬取的都是近两天的部分体育资讯
Python爬取电影数据形成柱状图
# 引言
近年来，随着互联网和移动互联网的快速发展，大量的数据被快速产生和存储。为了更好地理解和分析这些数据，数据可视化成为一种非常重要的手段。其中，柱状图是一种常见的数据可视化方式，它可以直观地表示不同类别的数据之间的差异和关系。本文将介绍如何使用Python编程语言爬取电影数据，并将其可视化成柱状图。
# 爬取电影数据
在开始之前，我们首先需要安装Pyt
原创
2023-08-29 07:16:41
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### 实现“python 柱状图 多个柱状图”的步骤
#### 整体流程
首先，我们来看一下实现“python 柱状图 多个柱状图”的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[定义数据] --> B[导入绘图库]
B --> C[设置图表样式]
C --> D[绘制柱状图]
D --> E[设置轴标签]
E --> F[保存图表]
原创
2023-12-28 08:51:15
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运行结果如图2-41所示。▲图2-41 代码示例2-28运行结果代码示例2-28第2行采用hbar方法实现横向柱状图，该方法具体的参数说明如下。p.hbar(y, height, right, left=0, **kwargs)参数说明。
y(:class:`~bokeh.core.properties.NumberSpec` ) :柱中心y轴坐标
height(:class:`~bokeh.co
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2024-06-21 06:31:20
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文章目录一、柱状图二、竖直柱状图1. 基本的柱状图2. 同位置多柱状图3. 堆叠柱状图三、水平柱状图1. 基本的柱状图2. 同位置多柱状图3. 堆叠柱状图四、直方图 plt.hist()1. 返回值2. 添加折线直方图3. 不等距分组4. 多类型直方图5. 堆叠直方图五、饼状图 pie()1. 百分比显示 percentage2. 饼状图的分离3. 设置饼状图百分比和文本距离中心位置4. 图例
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2023-07-06 22:23:14
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前言上一节(Python可视化，matplotlib最佳入门练习 )我们只是单纯使用 matplotlib 制作出以下图表：每年小麦产量柱状图使用不同颜色标记最小与最大值的柱子但是，如果只是制作标准的图表，我们有许多其他的选择。最常见的就是使用 seaborn ，他是基于 matplotlib 的包装。这一节我们就来看看，如何使用 seaborn 生成标准图表，然后结合 matplotlib 做出
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2023-12-05 02:42:53
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博主在学习python爬虫后，实现了一个爬取豆瓣电影评分并形成柱状图，并下载
原创
2022-11-16 19:21:45
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1. 柱状图:柱状图是一种用矩形柱来表示数据分类的图表。柱状图可以垂直绘制，也可以水平绘制。它的高度与其所表示的数值成正比关系。柱状图显示了不同类别之间的比较关系，图表的水平轴 X 指定被比较的类别，垂直轴 Y 则表示具体的类别值2. 柱状图的绘制matplotlib.pyplot.bar(x, height, width: float = 0.8, bottom = None, *, align
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2023-05-31 15:20:15
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相对R，python在图形可视化相对弱化一些，考虑python其他强大功能，逐步学习python实现图的一些代码，学习DataCharm公众号的柱状图后，实现效果如下：实现代码如下： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#数据labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']d
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2023-06-30 14:43:45
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介绍堆叠柱状图是柱状图的扩展，不同的是，柱状图的数据值为并行排列，堆叠柱图则是一个个叠加起来的。它可以展示每一个分类的总量，以及该分类包含的每个小分类的大小及占比，因此非常适合处理部分与整体的关系。与饼图显示单个部分到整体的关系不同的是，堆叠柱状图可以显示多个部分到整体的关系。例如一个班级体育课选课的各项目人数统计，你可以用柱状图或饼图来展示。但是，当需要进一步区分男生和女生参与到不同项目中的人数
1 数据堆叠柱状图代码from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期六','星期日']
l2=[100,200,300,400,500,400,300]
l3=[300,400,500,400,300,200,100]
bar =
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2023-10-16 15:27:06
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今天介绍一下ggplot中柱状图的绘制。柱状图在平时还是比较常见的，主要就是统计一些数量关系，比如统计数据中字符出现的次数，统计不同分组的数据和，不同分组的数据均值，中值等，跟箱型图和小提琴图差不多，但是不足之处也很明显——无法看数据的具体分布情况。首先介绍一些geom_bar相关控制参数: width调节柱子的宽度 color调节外部描边线条颜色 fill调节内部填充颜色 alpha调节透明度
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2023-07-14 16:54:43
367阅读
流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B[导入必要的库];
B --> C[准备数据];
C --> D[创建柱状图];
D --> E[设置图表样式];
E --> F[显示柱状图];
F --> G[结束];
```
甘特图：
```mermaid
gantt
title Python 柱状
原创
2023-10-04 07:52:02
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python绘图合集本期讲一下python绘制柱状图并使用不同颜色给柱子上色，设置柱子标签字体颜色 文章目录python绘图合集前言一、简单创建柱状图二、美化1.引入库2.代码解读三、 运行结果 前言柱状图是一种常见的数据可视化方式，它通常用于展示不同类别或不同时间点的数据之间的比较关系。通过柱状图，我们可以直观地看出不同类别或不同时间点之间的数据差异，帮助我们更好地理解数据。在Python中，可
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2023-08-28 21:58:33
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文章目录一 基础柱状图1.1 创建简单柱状图1.2 反转x和y轴1.3 数值标签在右侧1.4 演示结果二 基础时间线柱状图2.1 创建时间线2.2 时间线主题设置取值表2.3 演示结果三 GDP动态柱状图绘制3.1 需求分析3.2 数据文件内容3.3 列表排序方法3.4 参考代码3.5 运行结果 一 基础柱状图1.1 创建简单柱状图
pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Pytho
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2024-06-18 06:19:37
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一、初始化的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([-0.5, 1, 2, 3], [6, 8, 2, 1]) #前面方括号的作用是设置柱对应横坐标的位置，后面的方括号的作用是设置柱对应纵坐标的位置
plt.show() 二、更改x轴的刻度，加x，y轴和坐标轴的标签import matplotlib.pyplot as plt
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2023-06-19 17:21:30
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# 实现Python柱状图的步骤
本文将指导你如何使用Python实现柱状图。柱状图是数据可视化中常用的一种图表类型，能够直观地展示数据的分布情况和比较关系。以下是实现柱状图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 创建柱状图 |
| 4 | 自定义柱状图的样式和布局 |
| 5 | 显示柱状图 |
下面
原创
2023-11-17 08:51:30
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作者｜林骥01柱形图是一种很常见的图形，用来进行对比分析，是一种比较好的选择。为了强化柱形图的对比效果，我在常见柱形图的基础上，删掉了一些不必要的元素，包括坐标 Y 轴、刻度线和边框等，增加了一些辅助的元素，用双箭头标记前面两根柱子之间的倍数关系，另外用一根横线表示平均值。比如说，对于某一段时间内产品的销量数据，为了形成更加鲜明的对比，我在常见柱形图的基础上，增加了一些辅助的元素，用双箭头标记前面
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2024-01-02 15:24:45
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目录1、基础柱状图的构建代码实现效果展示2、基础时间线柱状图的构建代码实现3、sort排序基础代码实现效果展示3、【1969-2019全球GDP前8国家】案例代码实现4、代码分析总结：1、基础柱状图的构建代码实现from pyecharts.options import LabelOpts
from pyecharts.charts import Bar
bar=Bar()
bar.add_xax
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2024-02-04 11:23:42
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