怎么用Python可视化显示电影的口碑和票房数据

本篇内容主要讲解“怎么用Python可视化显示电影的口碑和票房数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Python可视化显示电影的口碑和票房数据”吧!

数据获取

1.评分数据

网页分析

查看网页源代码，可以见到目标数据在标签<ul class="lists">,通过xpath解析就可以获取。下面直接上代码！

编程实现

headers = {
            'Host':'movie.douban.com',
            'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3947.100 Safari/537.36',
            'cookie':'bid=uVCOdCZRTrM; douban-fav-remind=1; __utmz=30149280.1603808051.2.2.utmcsr=google|utmccn=(organic)|utmcmd=organic|utmctr=(not%20provided); __gads=ID=7ca757265e2366c5-22ded2176ac40059:T=1603808052:RT=1603808052:S=ALNI_MYZsGZJ8XXb1oU4zxzpMzGdK61LFA; dbcl2="165593539:LvLaPIrgug0"; push_doumail_num=0; push_noty_num=0; __utmv=30149280.16559; ll="118288"; __yadk_uid=DnUc7ftXIqYlQ8RY6pYmLuNPqYp5SFzc; _vwo_uuid_v2=D7ED984782737D7813CC0049180E68C43|1b36a9232bbbe34ac958167d5bdb9a27; ct=y; ck=ZbYm; __utmc=30149280; __utmc=223695111; __utma=30149280.1867171825.1603588354.1613363321.1613372112.11; __utmt=1; __utmb=30149280.2.10.1613372112; ap_v=0,6.0; _pk_ref.100001.4cf6=%5B%22%22%2C%22%22%2C1613372123%2C%22https%3A%2F%2Fwww.douban.com%2Fmisc%2Fsorry%3Foriginal-url%3Dhttps%253A%252F%252Fmovie.douban.com%252Fsubject%252F34841067%252F%253Ffrom%253Dplaying_poster%22%5D; _pk_ses.100001.4cf6=*; __utma=223695111.788421403.1612839506.1613363340.1613372123.9; __utmb=223695111.0.10.1613372123; __utmz=223695111.1613372123.9.4.utmcsr=douban.com|utmccn=(referral)|utmcmd=referral|utmcct=/misc/sorry; _pk_id.100001.4cf6=e2e8bde436a03ad7.1612839506.9.1613372127.1613363387.',
        }
 url="https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/zhanjiang/"
r = requests.get(url,headers=headers)
r.encoding = 'utf8'
s = (r.content)
selector = etree.HTML(s)
li_list = selector.xpath('//*[@id="nowplaying"]/div[2]/ul/li')


dict = {}
for item in li_list:
    name = item.xpath('.//*[@class="stitle"]/a/@title')[0].replace(" ","").replace("\n","")
    rate = item.xpath('.//*[@class="subject-rate"]/text()')[0].replace(" ", "").replace("\n", "")
    dict[name] = float(rate)
    print("电影="+name)
    print("评分="+rate)
    print("-------")

电影名和评分数据已经爬取下来，并且降序排序，后面会进行可视化。

2.时长和电影类型

网页分析

在页面源码中，电影时长的网页标签是roperty="v:runtime"，电影类型的网页标签对应是property="v:genre"

编程实现

###时长
def getmovietime():
    url = "https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/zhanjiang/"
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.encoding = 'utf8'
    s = (r.content)
    selector = etree.HTML(s)
    li_list = selector.xpath('//*[@id="nowplaying"]/div[2]/ul/li')


    for item in li_list:
        title = item.xpath('.//*[@class="stitle"]/a/@title')[0].replace(" ", "").replace("\n", "")
        href = item.xpath('.//*[@class="stitle"]/a/@href')[0].replace(" ", "").replace("\n", "")


        r = requests.get(href, headers=headers)
        r.encoding = 'utf8'
        s = (r.content)
        selector = etree.HTML(s)
        times = selector.xpath('//*[@property="v:runtime"]/text()')
        type = selector.xpath('//*[@property="v:genre"]/text()')


        print(title)
        print(times)
        print(type)


        print("-------")

3.评论数据

网页分析

查看网页代码，评论数据的目标标签是<div class="mod-bd" id="comments">

（不知道如何分析，可以看上一篇文章python爬取44130条用户观影数据，分析挖掘用户与电影之间的隐藏信息！，这篇文章也是分析豆瓣电影，里面有详细介绍）。

下面开始爬取这七部电影的评论数据！！！！

编程实现

###评论数据
def getmoviecomment():
    url = "https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/zhanjiang/"
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.encoding = 'utf8'
    s = (r.content)
    selector = etree.HTML(s)
    li_list = selector.xpath('//*[@id="nowplaying"]/div[2]/ul/li')


    for item in li_list:
        title = item.xpath('.//*[@class="stitle"]/a/@title')[0].replace(" ", "").replace("\n", "")
        href = item.xpath('.//*[@class="stitle"]/a/@href')[0].replace(" ", "").replace("\n", "").replace("/?from=playing_poster", "")
        print("电影=" + title)
        print("链接=" + href)
        ###
        with open(title+".txt","a+",encoding='utf-8') as f:
            for k in range(0,200,20):
                url = href+"/comments?start="+str(k)+"&limit=20&status=P&sort=new_score"
                r = requests.get(url, headers=headers)
                r.encoding = 'utf8'
                s = (r.content)
                selector = etree.HTML(s)
                li_list = selector.xpath('//*[@class="comment-item "]')
                for items in  li_list:


                    text = items.xpath('.//*[@class="short"]/text()')[0]
                    f.write(str(text)+"\n")


        print("-------")
        time.sleep(4)

将这些评论数据分别保存到文本文件中，后面将这些评论数据采用不同的图形进行可视化展示！！！！

数据可视化

1.评分数据可视化

###画图
font_size = 10  # 字体大小
fig_size = (13, 10)  # 图表大小




data = ([datas])


# 更新字体大小
mpl.rcParams['font.size'] = font_size
# 更新图表大小
mpl.rcParams['figure.figsize'] = fig_size
# 设置柱形图宽度
bar_width = 0.35


index = np.arange(len(data[0]))
# 绘制评分
rects1 = plt.bar(index, data[0], bar_width, color='#0072BC')


# X轴标题
plt.xticks(index + bar_width, itemNames)
# Y轴范围
plt.ylim(ymax=10, ymin=0)
# 图表标题
plt.title(u'豆瓣评分')
# 图例显示在图表下方
plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.03), fancybox=True, ncol=5)


# 添加数据标签
def add_labels(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height, height, ha='center', va='bottom')
        # 柱形图边缘用白色填充，纯粹为了美观
        rect.set_edgecolor('white')


add_labels(rects1)


# 图表输出到本地
plt.savefig('豆瓣评分.png')

在热映的这七部电影中，《你好，李焕英》评分最高（8.3），《唐人街探案3》最低（5.8），这有点出乎意料（唐人街探案3热度远比你好，李焕英热度要高）。

2.时长和类型可视化

时长数据可视化

#####时长可视化
itemNames.reverse()
datas.reverse()


# 绘图。
fig, ax = plt.subplots()
b = ax.barh(range(len(itemNames)), datas, color='#6699CC')


# 为横向水平的柱图右侧添加数据标签。
for rect in b:
    w = rect.get_width()
    ax.text(w, rect.get_y() + rect.get_height() / 2, '%d' %
            int(w), ha='left', va='center')


# 设置Y轴纵坐标上的刻度线标签。
ax.set_yticks(range(len(itemNames)))
ax.set_yticklabels(itemNames)
plt.title('电影时长（分钟）', loc='center', fontsize='15',
          fontweight='bold', color='red')


#plt.show()
plt.savefig("电影时长（分钟）")

图中的电影时长均在120分钟左右

最长的电影《唐人街探案3》（136分钟），时长最短的是《熊出没·狂野大陆》（99分钟）

电影类型数据可视化

#####2.类型可视化
###从小到大排序
dict = sorted(dict.items(), key=lambda kv: (kv[1], kv[0]))
print(dict)


itemNames = []
datas = []
for i in range(len(dict) - 1, -1, -1):
    itemNames.append(dict[i][0])
    datas.append(dict[i][1])


x = range(len(itemNames))
plt.plot(x, datas, marker='o', mec='r', mfc='w', label=u'电影类型')
plt.legend()  # 让图例生效
plt.xticks(x, itemNames, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"类型")  # X轴标签
plt.ylabel("数量")  # Y轴标签
plt.title("电影类型统计")  # 标题
plt.savefig("电影类型统计.png")

将这七部电影的类型进行统计（有的电影属于多个类型，比如'动作', '奇幻', '冒险'）。七部电影中其中有四部是属于喜剧。科幻、犯罪、悬疑、冒险均属于其中一部。

3.评论数据词云可视化

使用七种不同的图案进行词云可视化，因此将绘图的代码封装成函数！！！

####词云代码
def jieba_cloud(file_name, icon):
    with open(file_name, 'r', encoding='utf8') as f:
        text = f.read()
        text = text.replace('\n',"").replace("\u3000","").replace("，","").replace("。","")
        word_list = jieba.cut(text)
        result = ">

开始对这七部电影评论数据进行绘图

###评论数据词云
def commentanalysis():
    lists = ['刺杀小说家','你好，李焕英','人潮汹涌','侍神令','唐人街探案3','新神榜：哪吒重生','熊出没·狂野大陆']
    for i in range(0,len(lists)):
       title =lists[i]+".txt"
       jieba_cloud(title , (i+1))

到此，相信大家对“怎么用Python可视化显示电影的口碑和票房数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！