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动漫数据爬取及可视化.zip

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简介:
本项目为《动漫数据爬取及可视化》,旨在通过编写Python脚本自动抓取网络上的热门动漫信息,并利用图表工具进行数据分析与展示。 【计算机课程设计】数据爬取与可视化,本资源适合新手小白和在校学生使用,请务必查看说明文档。

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客服
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  • .zip
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    本项目为《动漫数据爬取及可视化》,旨在通过编写Python脚本自动抓取网络上的热门动漫信息,并利用图表工具进行数据分析与展示。 【计算机课程设计】数据爬取与可视化,本资源适合新手小白和在校学生使用,请务必查看说明文档。
  • .zip
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    本项目为一个关于动漫数据收集与可视化的实践案例。通过网络爬虫技术从各大动漫网站获取相关数据,并利用数据分析工具进行处理和展示,以图表形式呈现各类统计信息。适合对数据科学与动漫感兴趣的学习者参考使用。 使用Python爬虫结合Flask和ECharts进行可视化展示,可以爬取动漫的名称、评分、追番人数、播放次数以及区分国漫与日漫等相关信息。在使用前,请参考相应的说明文档。
  • .zip
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    本项目为一个关于电视剧信息的数据爬取与可视化工程序,通过网络抓取电视剧相关数据,并利用图表展示数据分析结果,便于用户直观了解电视剧趋势和特点。 【计算机课程设计】电视剧相关数据爬取与可视化。此内容适合新手小白和在校学生使用,请务必查看说明文档。
  • 、清洗与.zip
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    本资料包提供全面的数据处理技术指导,涵盖数据爬取、清洗及可视化的实用教程和案例分析,帮助用户掌握从数据收集到呈现的全流程技能。 链家-python爬取信息、jupyter notebook数据清洗及可视化
  • B站的Python虫分析与
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    本项目利用Python编写爬虫程序,从哔哩哔哩网站收集热门动漫的相关数据,并进行深入的数据分析和可视化展示。 B站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中的动画通常以一个季度播出,因此被称为番剧。涉及题材广泛,包括奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,所以追番人数可以反映观看人数的情况。观众可以在看完之后进行打分,范围从0到10之间,分数作为评价一部番剧的重要依据。通过分析历年动漫数据,我们可以了解到B站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动画的粗略信息以及直达链接,并访问每个动画对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还提供了从爬取到的数据集中生成可视化结果图的方法。同时,资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件,其中包含了关于爬虫细节以及数据处理、分析和可视化的详细介绍。 此资源可以作为Python爬虫入门的学习参考材料。
  • B站的Python虫分析与
    优质
    本项目利用Python编写爬虫程序收集B站动漫相关数据,并通过数据分析及可视化工具进行统计和展示,以洞察用户观看行为及流行趋势。 b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站,也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。其中动漫通常以一个季度播出,因而被称为番剧。涉及题材范围广,有奇幻、日常、战斗等类型。一部番剧上线后,在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内,因此追番人数能够反应观看人数。观众可以在看完之后进行打分,分数范围为0到10之间,这一评分是评价一部番剧的重要依据之一。通过分析历年动漫数据,可以了解到b站ACG和动漫文化的发展状况。 本资源主要爬取总榜以获取各个动漫的粗略信息以及直达链接,并访问每个动漫对应的链接来获取详细信息。该资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码,还包含了一个对项目进行简单介绍的readme文件,其中详细介绍了爬虫细节及数据处理、分析和可视化的相关说明。 本资源可以作为学习Python爬虫入门的一个参考工具。
  • Python 豆瓣.zip
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    本项目为Python编程实践作品,通过Scrapy框架抓取豆瓣网站数据,并利用Matplotlib和Pandas进行数据分析与图表展示。适合初学者学习网络爬虫技术及数据可视化的应用。 【计算机课程设计】python 豆瓣(爬取+可视化),使用前请查看说明文档。
  • 基于Python的分析与研究:从到展示
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    本研究利用Python技术对动漫数据进行系统性的收集、分析和可视化展现,涵盖数据爬取、处理及可视化全过程。 根据系统的需求分析结果,本系统由三个主要模块构成:数据爬取模块、数据分析模块和数据可视化模块。每个大模块下又包含多个功能子模块。 具体来说: - 数据爬取模块包括数据抓取、存储管理和预处理等功能。 - 数据分析模块则涵盖了动漫类型研究、导演评价、声优考察、脚本解析、国漫与日漫比较、播出时间分布以及词云生成等众多方面。 - 数据可视化模块负责展示上述各项分析的结果,形式多样,如柱状图、箱型图(又称盒须图)、折线图和散点图等,并且能够以直观的词云图像呈现关键词频次。 使用前请务必查阅详细的说明文档。