1.「扬名立万」豆瓣影评爬取与分析
2.Python生成词云图太简单了|拿来就用能的影评Python词云图代码
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「扬名立万」豆瓣影评爬取与分析
「扬名立万」豆瓣影评深度解析与见解</
尊敬的读者朋友们,欢迎来到芒果绿了的爬虫世界! 想象一下,可视大学时代你是化源否曾被《万万没想到》的幽默所征服?!那个令人捧腹的影评万合天宜,还有那个让人难以忘怀的爬虫选片清单源码王大锤,如今他们联手打造的可视新作——《扬名立万》已经震撼上映!这部作品自上映以来,化源评分一路飙升,影评如今已稳坐7.6分的爬虫高位,这在众多院线**中实属不易,可视连《泰囧》的化源番薯源码论坛7.5分都难望其项背。我亲身体验后,影评觉得它非常出色,爬虫特别是可视小姨妈的演技,让人泪目,情感共鸣力惊人! 话不多说,我深入挖掘了《扬名立万》的豆瓣影评,准备剖析大众对其的评价。如果你对数据分析感兴趣,私信我,我将分享全部的.exe源码查看爬虫代码和详细分析。探索影评世界</
数据采集挑战</
在信息的海洋中,豆瓣网从年起对数据抓取设置了诸多限制。即使登录,每天也有限制爬取次数,稍有不慎,IP就会被封。历经一番努力,我成功获取了条珍贵的影评,包括评论时间、用户名、评分、商家问答源码点赞数和评论文本,这一切都凝结在CSV文件之中。数据的初步洞察</
虽然只有不到条数据,且存在少许缺失,但每一条都蕴含着观众的真挚反馈。由于数据量有限,我们暂且跳过缺失值的处理,转而深入分析每个字段的含义。
深入分析揭示</
评分分布:观众的共识</
影评评分的五分制中,「力荐」和「推荐」占据了评论的主导,超过%,android充值源码这无疑显示了大部分观众对《扬名立万》的积极态度。然而,也有一小部分用户给出了「较差」和「很差」的评价,可见**并非毫无瑕疵。城市视角:地域影响</
从评论的城市分布来看,北上广的用户占比惊人,反映出这些城市的观众对**艺术的高期待。这表明了经济水平与文化追求的紧密关系,也说明了高质量的**更能满足这些城市观众的需求。词云图:情感的可视化</
词云图揭示了观众讨论的焦点,从「故事」到「演技」,无一不触及**的核心。整体来看,正向词汇如「惊喜」和「喜欢」预示了积极的舆论导向。正向评论词云图:正面评价与负向评论的相似性凸显了**的普遍好评。
负向评论词云图:负面评价则聚焦在剧情、表演和设定等问题上,显示了观点的多样性。
情感分析:深度解读</
借助snownlp,我们对评论进行了情感分析。结果显示,大部分评论情感倾向为积极,正是这些积极反馈让豆瓣评分高达7.6分。
不足之处与未来展望</
尽管篇幅中充满了洞见,但数据量的限制和情感分析的粗略性限制了我们的研究深度。数据的匮乏可能影响某些结论的准确性,而情感分析的精细化还有待提高。我期待着有经验的高手能分享更多数据采集的方法,也期待未来能有更多的时间和资源,对情感分析进行更细致的探索。
Python生成词云图太简单了|拿来就用能的Python词云图代码
词云,一种可视化文本分析工具,常在数据爬虫中应用。它通过统计高频词汇并过滤干扰词,生成,直观展示数据重点。让我们学习Python生成词云的「wordcloud」库。
安装「wordcloud」库:pip install wordcloud
「wordcloud」提供多种参数定制词云形状、颜色与尺寸。
中文词云需配合「jieba」分词库。安装:pip install jieba
「jieba」通过中文词库识别汉字关联概率,分词并提供自定义词组功能。
分词使用:jieba.lcut(s),返回分词列表。
获取文本分词结果后,用「wordcloud」生成词云。
以《你好,李焕英》影评数据为例,生成中文词云。
基本词云生成步骤:
1. 读取文本并分词整理。
2. 配置「wordcloud」对象参数,加载词云文本。
3. 计算词频,输出词云文件。
展示基本词云效果。
添加蒙版词云,结合PIL与numpy库,用有图案的作为蒙版,实现词云与图案融合。
展示添加蒙版的词云效果。
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