以大热剧《觉醒年代》为例用Python绘制可视化仪表盘
作者:夏俊欣 发布时间:2022-03-23 15:27:07
标签:Python,可视化,仪表盘
前言
《觉醒年代》被称为是继《走向共和》后的又一部历史神剧。自开播以来,豆瓣上的评分也是从最初的8.3分飙升到9.2分,并且在最近的上海电视节白玉兰奖中获得多项提名。
数据的可视化
Pyecharts中的页面组件Page能够很好地将许多绘制出来的页面组合到一个页面当中去,首先我们先导入需要用到的模块,
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Page
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
from collections import Counter
from pyecharts.charts import Pie
首先我们来可视化一下观众的评分分布,从中可以看书,5颗星的评分占到了75%,可见观众们对该剧的评价都是非常的高了,几乎都给出了满分的好评
p = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))
.add("", [list(z) for z in zip(stars_keys_list, stars_values_list)],
radiu=["40%%", "65%"],
center=["55%", "50%"])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分分布(%)", pos_left="center", subtitle="觉醒年代"),
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical",
pos_top="15%",
pos_left="25%"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
p.render("movie_stars.html")
下面我们来绘制一下剧中的主角被提及的次数,当然可能有一些读者朋友不是特别熟悉该部剧,该剧的历史背景是1915年到1921年这段期间,由李大钊、陈独秀以及胡适领导的新文化运动开始讲起,从可视化出来的结果可以发现于和伟(皇叔)被提及的次数是最多的,哈哈哈
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ROMANTIC))
.add_xaxis(actor_mention_keys_list)
.add_yaxis("", actor_mention_values_list)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主角被提及的次数", subtitle="觉醒年代", pos_left="center"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_= 0, max_=1800))
)
bar.render("actors_mentions_times.html")
与此同时,小编也统计了一下参与了评论的观众朋友们的地域分布情况,发现的是北京和上海的观众最多,对于历史题材的,党政类型的剧情比较感兴趣,
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))
.add_xaxis(location_keys_list)
.add_yaxis("", location_values_list)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="影迷的分布地点", subtitle="觉醒年代", pos_left="center"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=0, max_=65)
)
)
bar.render("fans_location.html")
而这些观众粉丝们大多也是近几年才刚加入的新用户,大多都集中在2018年至2020年这些时间段,可见为了用户增长,该社区也是花了不少的功夫
最后我们来制作可视化仪表盘,在实例化Page对象之后,就将我们绘制好的作品往里添加即可,
page = Page(layout=Page.SimplePageLayout)
page.add(visualiza_stars(0.8, 0.9, 3.7, 19.3, 75.3),
visualize_actors_mentions_times(),
visualize_user_location(),
visualize_fans_year(),
review_sentiment_analysis(),
review_sentiment_score_analysis())
page.render("page_sample1.html")
最后出来的结果如下图所示:
来源:https://blog.csdn.net/weixin_43373042/article/details/117433483


猜你喜欢
- 案例故事:大部分带彩色屏幕的终端设备,不管是手机,车机,电视等等,都需要涉及图片的显示,作为一名专业的多媒体测试人员,我们需要一堆的规范化标
- 阅读上一篇:成为一个顶级设计师的第一准则限制你的色彩成为一个顶级设计师的7个简单原则的第二部分限制使用你的色彩。好象上个准则是让你限制用你的
- MySQL查询语句大家都在用,但是应该如何设计高效合理的MySQL查询语句呢?下面就教您MySQL查询语句的合理设计方法,分享给大家学习学习
- 今天因工作需要写了个小程序,用于在图片集中自动抽取需要的照片。该程序只是实现了基本功能,还有很多需要完善的地方,展示出来算是给自己鼓鼓气吧。
- 方法一(粗暴)#二叉排序树class BTree(): def __init__(self,data): 
- 如何用PYTHON制作填词游戏新建一个PYTHON文档。用JUPYTER NOTEBOOK打开即可。print("Heart is
- PHP str_split() 函数实例把字符串 "Hello" 分割到数组中:<?php print_r(str
- 引言这两天遭遇了手机号登录相关的压测需求,算是比较棘手的。主要原因有两个,第一:之前从来没有接手过这个项目,不熟悉各种规则;第二:数据量偏大
- 前言H2数据库是一个开源的关系型数据库。H2采用java语言编写,不受平台的限制,同时支持网络版和嵌入式版本,有比较好的兼容性,支持相当标准
- 为什么要使用缓存?一个 * 站的基本权衡点就是,它是动态的。 每次用户请求页面,服务器会重新计算。从开销处理的角度来看,这比你读取一个现成的
- python批量命名照片的具体代码,供大家参考,具体内容如下废话不多说,上效果图全部代码from tkinter import *impor
- mysql慢查询日志对于跟踪有问题的查询非常有用,可以分析出当前程序里是否有很耗费资源的sql语句,这是一个有用的日志。它对于性能的影响不大
- 从人类认知的角度的看,人类擅长识别并不擅长于记忆,当一个用户面对浩瀚的信息海洋,通常会产生畏惧感,会本能的对这些信息片段进行加工找出其内在的
- 本文实例为大家分享了TensorFlow实现Logistic回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下1.导入模块import numpy a
- Go流程控制1、条件语句IF1、简单格式(不支持三目运算符)if 布尔表达式 { // 执行语句}2、if里面包含多个表达式的时
- 一开始自学Python的numpy、pandas时候,索引和切片把我都给弄晕了,特别是numpy的切片索引、布尔索引和花式索引,简直就是大乱
- 项目内容:用Python写的糗事百科的网络爬虫。使用方法:新建一个Bug.py文件,然后将代码复制到里面后,双击运行。程序功能:在命令提示行
- 今天看了篇关于Web Form Design的成功案例,虽然讲的事情很简单,但总结了一些方法,翻译过来做个原始积累吧,以后写东西举例子时也好
- 在默认情况下,大多数浏览器都会将有序列表中的数字序列的与其列表文字内容显示为相同的字体。这篇快速教程将教你如何使用有序列表(ol)和段落(p
- 代码如下:ALTER function [dbo].[GetOrderNum]( @ebaystockflag varchar(20)//规