摘要
通过对影片类型、评分等进行可视化的研究，通过对影片类型、评分等进行可视化的研究，对影片的类型、评分等进行可视化，从不同的视角进行研究，通过Python在豆瓣上，2016年时460部上映的影片资料，对影片类型、评分等进行了统计。通过Python视频资源库中的Seaborn和Matplotlib进行数据的可视化和可视化，通过对影片数据进行可视化的研究，得出结论：故事类影片最受到制片人的青睐，而探险影片更容易被观众接受，而评分与评论人数是用户观影参考的重要指标，能给消费者提供目前大众的观影潮流，充分展现了Python在电影数据处理的具体应用及在可视化方面的优异性，并且Python在简洁程度、编程等方面都要胜于其他绘图工具，有着良好的发展空间。
关键词：Python；数据获取；可视化数据分析；豆瓣电影
目录
摘要2
1绪论4
1.1研究背景4
1.2研究意义4
1.3国内外研究现状4
2 Python大数据分析的优势阐述5
2.1 python优势具体表现5
2.1.1简单6
2.1.2易学6
2.1.3速度快6
2.1.4免费、开源6
2.1.5可移植6
2.1.6面向对象6
2.1.7可扩展6
2.1.8丰富的库6
2.1.9代码规范7
2.2大数据审计7
2.2.1特征7
3 Python爬虫7
3.1任务介绍7
3.2爬虫初识7
3.3基本流程9
4爬虫具体操作10
4.1准备工作10
4.2获取数据11
在每个网页上，通过askURL功能来获得网页的信息12
4.3解析内容12
安装：pip3installbeautifulsoup4 13
4.4保存数据14
5电影数据可视化15
5.1任务介绍15
5.2可视化初识16
5.3基本流程17
6可视化具体操作18
6.1Flask框架18
6.2echarts图表21
6.3WordCloud库23
7结论25
参考文献26
致谢26
1、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“文章版权申述”（推荐），也可以打举报电话：18735597641(电话支持时间：9:00-18:30)。
2、网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友投稿，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务。
原创文章，作者：打字小能手，如若转载，请注明出处：https://www.447766.cn/chachong/207066.html,
