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该文件包含漫画榜单数据的处理与可视化相关数据。

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简介:
该课程设计专注于利用Python进行数据可视化,并涵盖了数据清洗的实践方法。具体而言,它将指导学习者运用Python爬虫技术从网络获取所需数据,同时学习如何使用pyecharts库生成直观且美观的数据图表。此外,课程还将涉及图形用户界面(GUI)窗体的开发,旨在为用户提供更便捷的数据交互和展示体验。

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客服
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  • 快看版.rar
    优质
    本资源为《漫画榜单数据处理与可视化》的快看版,内含精选漫画排行榜的数据分析及可视化展示技巧,帮助用户快速掌握数据处理和视觉呈现的方法。 本课程设计涵盖了Python数据可视化与数据清洗的相关内容。我们将使用Python爬虫技术获取数据,并利用pyecharts进行数据分析的图形化展示。此外,还将结合GUI窗体来增强用户交互体验。
  • 腾讯排行
    优质
    本项目聚焦于分析和展示腾讯漫画平台上的排行数据,通过高效的算法进行数据清洗与处理,并采用多种图表形式实现数据的直观呈现。 本研究利用Python爬虫技术获取腾讯漫画榜单数据,并通过数据可视化手段分析这些数据。通过对不同类型的图表进行观察,可以直观地识别出腾讯漫画中阅览量最高的作品,进而推断当前市场最受欢迎的漫画类型。平台可以根据这一分析结果制定策略,鼓励创作更多受欢迎类型的漫画并培养更多的作者。 此外,研究还使用K-Means算法对图像进行聚类处理,并完成矢量化操作以进一步优化数据分析和可视化效果。
  • 哔哩哔哩分析及
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    本项目通过对哔哩哔哩网站热门榜单的数据进行收集与整理,运用数据分析工具揭示视频内容趋势,并采用Python等编程语言实现数据可视化展示。 哔哩哔哩排行榜数据分析与可视化项目采用的技术栈包括 Flask、Pyecharts 和 Flexible 自适应布局,并使用 request 库进行数据爬取。
  • 豆瓣电影爬取分析——、分析及
    优质
    本项目聚焦于豆瓣电影数据的自动化采集、深度解析及其结果的直观展示。涵盖从原始数据抓取到清洗加工,再到统计分析和图表呈现的全流程技术应用。 平台部分主要基于Hadoop分布式系统,并融合了Spark、HBase、Hive、Sqoop和Mahout等多个组件。该项目主要包括以下几个方面:1. 数据采集:主要是对豆瓣电影的数据进行分析,因此需要爬取相关电影数据,对应的源代码位于DouBan_Spider目录下,使用的是Python结合BeautifulSoup及urllib库;2. ETL预处理;3. 数据分析;4. 可视化。整个项目的代码封装良好,适用于影视情感分析、影评分析和电影类型分析,并可用于建立推荐系统。
  • 基于PythonBangumi动片排行分析.zip
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    本项目利用Python进行Bangumi动画片排行榜的数据采集、处理与可视化分析,旨在通过图表展示动漫排名趋势及特征。 针对动画片的发展现状问题,我在 Bangumi 中爬取了动画片历史排行榜的前 100 页,共获取了 2400 条数据。对这些数据进行了清洗处理,去除了导演、评分或日文名为空的数据记录,并以均分替代空缺的评分值。最终提取的结果保存在 AnimeRanking.xlsx 文件中。 资源包含以下文件:方案设计文档(word格式)、结果分析报告(word格式)、答辩演示文稿(PPT格式)和项目源代码。
  • 开发设计-源码
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    本项目包含一个用于数据可视化的软件开发工具包和相关的设计文档。源代码支持高效的数据分析及展示功能,适用于各类数据驱动的应用程序开发。 **Processing 数据可视化** Processing 是一个开源的编程环境,专门用于创建视觉艺术、数据可视化和交互式应用程序。这个强大的工具基于 Java 语言,但提供了一种更简洁、更直观的语法,使得艺术家、设计师和初学者都能轻松上手。在本项目中,我们将深入探讨如何利用 Processing 进行数据可视化。数据可视化是将复杂的数据集转化为易于理解的图形或图像的过程,这对于数据解释和决策制定至关重要。Processing 提供了一系列内建的图形库和函数,能够高效地绘制2D和3D图形,非常适合进行数据可视化。 1. **基本概念** - **Sketches**:Processing 中的工作单元被称为 Sketch,它们是包含代码的程序,用于创建特定的视觉效果或应用程序。 - **画布**:Sketch 在一个称为画布的窗口中运行,你可以设置其大小和背景色。 - **坐标系统**:Processing 使用标准的笛卡尔坐标系统,(0,0) 位于左上角。 2. **绘图基础** - **绘制形状**:Processing 支持多种图形,如矩形、圆形、线条和曲线,你可以通过指定坐标和参数来绘制。 - **颜色**:可以使用 RGB 或 HSB 模式定义颜色,也可以使用 `color()` 函数创建自定义颜色。 - **填充与描边**:`fill()` 和 `stroke()` 函数分别用于设置图形内部填充色和边框色。 3. **数据输入与处理** - **数组**:存储和操作数据的基本结构。可以创建一维、二维数组,甚至多维数组来存储数据集。 - **文件读取**:Processing 可以读取 CSV、JSON 等格式的数据文件,方便将数据导入到可视化中。 - **数据映射**:使用 `map()` 函数将数据值映射到特定的屏幕坐标或颜色范围。 4. **数据可视化类型** - **条形图**:使用矩形的高度表示数据值,适用于比较不同类别的数量。 - **饼图**:以扇形表示部分占整体的比例。 - **折线图**:通过连接数据点展示数值随时间的变化趋势。 - **散点图**:通过点的位置表示两个变量之间的关系。 - **热力图**:使用颜色的深浅表示数据的强度。 5. **交互性** - **事件处理**:通过 `keyPressed()`, `mouseClicked()`, `mouseMoved()` 等函数响应用户的键盘和鼠标操作。 - **动画**:使用 `draw()` 函数实现连续的视觉更新,常用于创建动态可视化。 6. **高级特性** - **3D 绘图**:使用 `P3D` 构建器开启3D绘图,可以创建立体图形和场景。 - **纹理和图像处理**:将图像作为图形的表面,或使用滤镜和算法处理图像。 - **库的扩展**:Processing 社区提供了大量第三方库,如 `dat.GUI` 用于创建用户界面,`Chart` 库用于复杂的图表绘制。 7. **案例研究** - **社交媒体数据可视化**:展示用户行为、情绪分析或网络影响力。 - **天气数据可视化**:呈现气温、降水量等随时间变化的趋势。 - **地理信息可视化**:地图上的点或热力图显示地理位置相关的数据。通过这个项目,你将有机会实践以上概念,创建自己的数据可视化作品。不断探索和实验,你会发现 Processing 是一个极具创造力和实用性的工具,无论你是数据分析专家还是艺术创作者,都能从中受益。
  • 爬取前端
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    本项目聚焦于数据爬取技术及其在前端可视化的应用,旨在通过高效的算法获取所需信息,并使用先进的前端框架和图表库进行直观展示。 使用Node.js爬取网页上的数据并返回到前端,然后利用JavaScript插件ECharts将这些数据可视化为曲线图。
  • 集(ZIP
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    本数据可视化数据集包含各类CSV、JSON格式的数据文件及示例代码,适用于学术研究和项目开发。下载后解压即可使用。 本人博客里数据可视化文章中的数据集都在这儿。
  • 2022冬奥会奖牌分析集及代码).rar
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    本资源提供2022年冬奥会奖牌榜的数据分析与可视化展示,包含详细的数据集和完整实现代码。适合数据爱好者学习研究。 使用.ipynb格式的代码文件在Jupyter Notebook中打开后,可以进行2022年冬奥会奖牌榜的数据可视化分析。这种分析不仅直观展示了体育赛事的结果,还具有重要的研究意义。通过将复杂的奖牌数据转化为易于理解的图表形式,我们能够更清晰地了解各国的体育实力、项目优劣以及奖牌分布的变化趋势。这为体育科学研究和政策制定提供了有力的数据支持。 此外,这样的可视化分析有助于公众全面了解冬奥会赛事,并激发大众对冰雪运动的热情与兴趣。通过对比不同国家在奖牌数量及项目分布上的差异,人们可以更清楚地认识到各国在冰雪运动领域的优势和不足,从而促进国际间的体育交流与合作。从学术研究的角度来看,这种数据的可视化分析为体育科学领域提供了新的思路和方法。 通过对历届冬奥会的数据进行深入挖掘和分析,我们可以发现一些有趣的规律和趋势,比如某些国家在特定项目上的长期优势、新兴国家的崛起以及不同运动项目之间的关联性等。这些研究成果不仅有助于未来的体育训练和比赛参考,也为推动体育科学研究和发展开辟了新的方向。
  • PythonJupyter
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    本课程专注于使用Python进行高效的数据可视化,并深入讲解如何利用Jupyter Notebook来创建、编辑和分享数据分析项目。 包含Python数据可视化基础篇的Jupyter代码源文件,可运行查看实际结果。