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豆瓣热门电影评论分析词云图的Python代码生成

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简介：
本项目利用Python编程语言和相关数据处理库，对豆瓣热门电影评论进行爬取与情感分析，并最终以词云形式直观展现高频词汇及其情感倾向。 系统环境为 Python3.8.12 和 Jupyter notebooks 编译器。 项目流程如下： 1. 抓取热映电影的网页内容。 2. 爬取评论数据。 3. 清洗获取的数据。 4. 使用结巴分词进行中文文本的分词处理。 5. 去除停用词，如“的”、“了”等常见但无实际意义的词汇。 6. 统计各个词语出现的频率。 7. 利用词云图展示统计结果。 项目展示了两个具体示例： - 《暗恋·橘生淮南》（2022） - 豆瓣热映电影 这些步骤和实例帮助用户更好地了解如何从网络上获取数据，并对评论进行分析，最终以可视化的方式呈现数据分析的结果。

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  • 豆瓣热门电影评论分析词云图的Python代码生成
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    本项目利用Python编程语言和相关数据处理库，对豆瓣热门电影评论进行爬取与情感分析，并最终以词云形式直观展现高频词汇及其情感倾向。 系统环境为 Python3.8.12 和 Jupyter notebooks 编译器。 项目流程如下： 1. 抓取热映电影的网页内容。 2. 爬取评论数据。 3. 清洗获取的数据。 4. 使用结巴分词进行中文文本的分词处理。 5. 去除停用词，如“的”、“了”等常见但无实际意义的词汇。 6. 统计各个词语出现的频率。 7. 利用词云图展示统计结果。 项目展示了两个具体示例： - 《暗恋·橘生淮南》（2022） - 豆瓣热映电影 这些步骤和实例帮助用户更好地了解如何从网络上获取数据，并对评论进行分析，最终以可视化的方式呈现数据分析的结果。
     
  • 使用Python爬取豆瓣电影评论并生成词云展示
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    本项目利用Python编写代码，从豆瓣电影中提取用户评论数据，并运用相关库生成美观的词云图以直观呈现评论中的高频词汇。 # -*-coding:utf-8 -*- import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup def getHtml(url): 获取url页面 headers = { User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36 } req = urllib.request.Request(url, headers=headers) try: response = urllib.request.urlopen(req) html = response.read() return html except Exception as e: print(fAn error occurred: {e}) return None
     
  • 从豆瓣影评中提取数据并生成词云图
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    本项目旨在通过抓取豆瓣电影评论数据，运用自然语言处理技术进行分析，并将高频词汇以美观的词云图形式展示出来，便于观察者直观理解大众对某部影片的评价焦点。 爬取豆瓣电视剧《天盛长歌》的影评，并去掉其中的停止词后生成词云。
     
  • 使用Python抓取豆瓣用户对电影的评分与评论，制作评分饼图及评论词云图
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    本项目利用Python技术从豆瓣网站收集特定电影用户的评分和评论数据，并通过可视化手段生成评分饼图和评论词云图。 （1）在豆瓣电影评论区打开一部电影的页面，并根据HTML结构获取以下三个方面的数据：一、每个用户对这部电影给出的具体星级评分；二、每位用户的评论内容；三、用于跳转到下一页评论的链接。（2）收集完所有信息后，进行如下处理步骤：一、统计各个星级评分的数量以及参与评价的所有账户总数。二、将所有的评论合并在一起，并清理其中的多余空格和不规范格式等元素。（3）利用matplotlib库来绘制不同评分等级的比例饼状图；使用jieba对评论内容进行分词，再通过wordcloud生成该电影评论的词汇云图。对于修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P的部分，其中“26430636”代表特定电影ID，将其替换为其他编号即可获取并生成不同电影的评分和词云图。
     
  • 对豆瓣电影官网前200条评论进行爬取和情感分析，并生成词云
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    本项目针对豆瓣电影官网热门评论进行数据抓取与整理，运用自然语言处理技术深入挖掘用户情感倾向，最终呈现具象化的词云图以直观展现大众观影感受。 豆瓣电影评论爬取+情感分析+词云 对于未登录的豆瓣账号（不填写Cookie），只能爬取200条评论；登陆后填写可以爬取500条。 运行该项目需要调整好main.py中的参数，直接运行即可。
     
  • 豆瓣电影评论的数据分析（含数据）
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    本篇内容深入解析豆瓣电影评论数据，涵盖数据分析方法与工具介绍、数据预处理及特征提取过程，并展示具体分析结果。适合数据分析爱好者参考学习。 这份豆瓣电影评论分析包含了用户评论以及不同国家和地区随时间变化的电影流行趋势。通过构建TF-IDF模型从用户评论中抽取关键短语，并利用电影风格标签进行关联规则提取。此外，样本经过one-hot编码后使用K-means算法进行聚类处理。
     
  • 运用SnowNLP进行豆瓣评论的情感与词云分析
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    本项目利用Python库SnowNLP对豆瓣评论数据进行情感倾向性分析和关键词提取，并生成词云图以直观展示用户反馈的主要情绪及关注焦点。 本段落属于《Python数据挖掘课程》系列文章的一部分，在之前的章节里已经详细介绍了分类与聚类算法的相关内容。本篇文章将重点介绍如何使用SnowNLP库来进行情感分析，并以豆瓣电影《肖申克救赎》的评论文本作为处理对象进行讲解。考虑到读者的基础水平，本段落力求浅显易懂，旨在提供一些基础性的思路和方法参考。 尽管文章尽量做到准确无误，但由于作者知识有限及时间紧迫等原因可能仍存在一定的错误或不完善的地方，请各位批评指正并给予理解和支持。此外，如果您想进一步了解相关领域的其他知识点的话，可以阅读该系列的其它章节内容进行学习查阅。
     
  • 豆瓣电影数据分析代码
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    本项目旨在通过Python等编程语言对豆瓣电影数据进行深度分析与可视化展示，探索用户偏好、评分趋势及影片类型分布。 根据豆瓣上的电影数据进行分析，探讨各国及各地区各类别时间年份评分数量等多个参数之间的关系。主要比较世界电影与中国电影、以及中国大陆与华语港台地区的电影差异，并研究这些参数之间是否存在关联性及其对评分的影响。所有数据分析和展示均基于客观的数据统计，不掺杂个人主观评价。尽管我的分析能力有限，但擅长通过图表来呈现数据间的联系。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
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    豆瓣电影评论数据集包含了大量用户在该平台上针对各类影片发表的观点和评价，旨在为研究者提供一个理解和分析大众对电影认知与喜好模式的数据资源。 豆瓣5万条影评原始数据集供机器学习、NLP和深度学习的爱好者使用。数据集包含电影名称、评论星级（1-5星）、评论内容以及差评好评标注，其中星级大于3为好评。