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我们都知道在数据比较少的情况下#xff0c;我们是可以很轻易的获取到数据中的信息。但是当数据比较庞大的时候呢#xff0c;我们就很难看出来了。尤其是面对现如今数以万计的数据#xff0c;就更了。
不过好在我们可以通过计算机来帮我们进行分析#…简介
我们都知道在数据比较少的情况下我们是可以很轻易的获取到数据中的信息。但是当数据比较庞大的时候呢我们就很难看出来了。尤其是面对现如今数以万计的数据就更了。
不过好在我们可以通过计算机来帮我们进行分析其中比较高效的手段便是数据可视化了。通过将数据进行可视化我们可以让数据开口说话。进而有利于我们进行数据的分析让我们可以更加快速的读懂数据。
回顾
书接上回咱们之前写了一个获取微博评论的爬虫。获取到的数据如下 可以看到上面的的数据其实凭借肉眼看的话很难看出来其中的规律。同时这些数据也是非常不直观的。那么我们就可以通过数据可视化的方式对这些数据进行可视化了。
下面是使用pyecharts对我们爬取到的数据进行可视化的效果。 第一个是关于评论数据中粉丝较多的用户的粉丝数据 第二个是关于评论数据中粉丝较多的用户的关注数据 接下来呢就是对评论发布的地址进行可视化了从图中可以考到哪个地方的人看评论的人数比较的多。具体效果可以看下面的视频。
再者呢就是对时间进行统计了就是看哪一个时间评论发布的最多 下面的这个表示的是关于所有评论中地址中前20的ip地址出现次数。从这里可以看到这条微博评论中北京的评论用户最多 同时我们还可以对评论者的性别进行统计下面是该微博评论中性别的分布情况 最后一个就是评论中用户的简介数据可视化也就是说在这条微博中发布评论的用户的个性签名然后对这些签名数据进行词云展示。 评论数据可视化视频介绍 爬虫实战-微博评论可视化 以上就是本次分享的全部内容了。 由于笔者能力有限在问题表述方面可能有不准确的地方还请多多包涵 完整源码 爬虫实战- 微博评论数据可视化
