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完整票房数据分析及可视化代码。

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简介:
通过对票房排行榜网站的网页信息进行抓取,并随后运用数据可视化技术进行呈现,从而实现对相关数据的直观分析。

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    本项目提供一套完整的Python代码,用于收集、清洗和展示电影票房的历史数据,帮助用户通过图表清晰地理解市场趋势。 对票房排行榜网站进行数据爬取,并制作相应的数据可视化。
  • (1000条记录)
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    本项目通过收集并分析近1000部电影的票房数据,运用图表和图形进行直观展示,旨在揭示影响电影商业成功的潜在因素。 以下是经过重新组织的信息: 1. 影片《战狼2》在中国内地电影市场取得了巨大成功,在票房排行榜上位列第一。 2. 该影片的票价在上映期间有所调整,但总体保持在一个合理的范围内。 3. 《战狼2》于2017年7月上映,吸引了大量观众的关注和好评。 请根据以上信息进行相关分析或使用。
  • Django电影系统(含源库)51765
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    本项目为一个基于Django框架开发的电影票房数据分析可视化平台,提供数据查询、分析和图表展示功能,并附带完整源代码与数据库。适合学习和研究使用。 登录注册:提供用户创建新账户以及进行系统登录的功能。 首页:展示网站的主要功能入口、最新的通知公告、电影资讯、电影列表及推荐的影片。 通知公告:发布有关系统的更新信息,包括活动预告与新增功能等。 电影资讯:呈现最新发布的电影新闻和行业趋势,并包含影评内容供用户参考。 电影展示:允许用户浏览各类别的影视作品详情,支持搜索特定影片并查看其放映安排等信息。 我的账户和个人中心: - 个人首页:展现用户的个人信息及相关操作入口。 - 管理功能:帮助用户维护账号设置与个人资料更新等功能需求。 该系统名为“django电影票房分析数据可视化”,基于Django框架构建,旨在对电影的票务销售情况进行数据分析和展示。Django是一个高级Python Web开发平台,致力于加速项目进展并确保设计的简洁性和实用性。此系统的数据库存储着各类信息如影片票房、用户评论及详细资料等。 系统包含以下主要模块: 1. 登录注册:提供基本的身份验证服务。 2. 首页:作为用户的初始访问页面,集中展示重要功能和最新资讯。 3. 通知公告:发布给所有用户的官方消息与更新提示。 4. 电影资讯:分享最新的电影新闻、行业动态及专业影评文章。 5. 电影展示:提供全面的影片目录浏览服务,并支持精准搜索以及查看每部作品的具体信息及其放映时间表等细节内容。 6. 我的账户和个人中心:为用户提供一个管理个人信息和偏好设置的空间。 系统可能涉及的技术栈包括Python集成开发环境(如IntelliJ IDEA)、Java持久化API (JPA)、Spring框架及Spring Boot。然而,这些技术主要服务于企业级应用领域,并非直接与Django项目相关联。 文件列表中包含数据库设计文档、基于Python的爬虫代码和数据集以及SQL脚本等开发必需品。其中,数据库设计方案详细描述了系统的结构逻辑;而通过编写程序从外部来源获取信息,则是实现有效数据收集的关键步骤。 综上所述,“django电影票房分析数据可视化”是一个专为用户提供便捷注册登录、丰富影片浏览体验及个性化账户管理服务的平台,并借助多种技术手段来完成数据抓取与展示任务。
  • # Python实战课程设计包RAR
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    本课程提供全面的Python数据分析与可视化的实战教学,包含详尽讲解和完整项目代码数据包,助力学员掌握数据分析技能。 python 数据分析可视化实战 课程设计 完整代码+数据.rar
  • .ipynb
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    本Jupyter Notebook提供了一个全面的框架用于分析和可视化股票数据,包括数据获取、清洗、处理及多种图表展示技术。适合对股市分析感兴趣的初学者与进阶用户探索使用。 股票数据可视化是一项基于Python语言的数据分析工作,旨在将股票市场的数据转化为易于理解的图表和图形。通过使用Python的各种工具和库,这项工作的从业者可以从各类数据源中提取市场信息,并利用数据可视化技术生成各种形式的图表和报告,包括但不限于股票价格趋势图、K线图以及成交量柱状图等。这些图形有助于市场参与者更好地理解和分析股票市场的走势及未来发展趋势。
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    本项目通过Python编程语言对天气数据进行收集、处理和可视化展示,最终形成一份包含详尽注释与完整代码的报告。 可用于课程设计、毕业设计或学习参考的完整代码示例展示了2010年至2015年PM指数月平均数据的变化情况。在一个图表中绘制6条曲线,每一年一条曲线,并将这六年的月平均数据分别存入数组year_2010、year_2011、year_2012、 year_2013、year_2014和year_2015。设置中文字体并调整x轴范围,同时为x轴和y轴添加标签,以便对六年的数据进行区分,并以不同的颜色绘制折线图。
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    本教程为《Python数据分析与可视化实战》配套资料,包含详尽的数据分析实例、源代码及原始数据集,助力读者快速掌握Python在数据分析领域的应用。 基于Python的数据分析可视化实战:制作2017年6月销量前五的商品销量柱状图。首先将时间转换为标准格式,并将时间列设置为索引。用户输入要绘制哪一月的销量柱状图,通过循环遍历得到该月商品名单,创建等长零列表,两列表压缩成字典,依次更新字典中商品销量数据。根据销量对字典进行排序后,获取用户指定画前几的商品销量柱状图,并完成绘图操作。
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    本项目运用Python进行机票数据的全面分析与可视化呈现,涵盖数据清洗、统计分析及图表展示等环节,并提供源代码、详细报告和讲解演示。 使用 Python 对机票数据进行可视化分析,包括数据预处理、数据清洗、数据分析以及数据可视化。制作了五个以上不同类型的可视化图表,并提供了详细的文档和PPT。
  • 基于Python的实战(含文档PPT).zip
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    本资源提供全面的Python数据分析与可视化教程,内附完整代码、实用数据集和教学PPT,适合初学者快速上手并深入学习。 《基于Python的数据分析与可视化实战》项目包含完整代码、数据及文档PPT,已通过导师评审并获得97分的高分。该项目适用于课程设计或期末大作业,并可直接下载使用无需任何改动,确保能够顺利运行。