import requests import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求,获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = requests.get(url) content = response.text # 解析网页内容,提取天气数据 soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') weather_list = soup.find('ul', class_='t clearfix').find_all('li') dates = [] temperatures = [] for weather in weather_list: date = weather.find('h1').text.strip() temperature = weather.find('p', class_='tem').text.strip().replace('\n', '').replace(' ', '') dates.append(date) temperatures.append(temperature) # 数据可视化 plt.plot(dates, temperatures) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun', 'Arial'] plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度') plt.title('贵阳未来一周天气预报',fontname=['SimHei']) plt.xticks(rotation=45) plt.show()该代码得到的结果X轴出现字符乱码,如何解决。

时间: 2023-09-07 17:12:20 浏览: 111
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python常用库(带源码、详细解释、效果图!!!pandas、Matplotlib、爬虫相关的request库和bs4等。)

你可以尝试使用以下代码解决X轴字符乱码的问题: ```python import requests import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from bs4 import BeautifulSoup # 发送HTTP请求,获取网页内容 url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101260101.shtml' response = requests.get(url) content = response.text # 解析网页内容,提取天气数据 soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') weather_list = soup.find('ul', class_='t clearfix').find_all('li') dates = [] temperatures = [] for weather in weather_list: date = weather.find('h1').text.strip() temperature = weather.find('p', class_='tem').text.strip().replace('\n', '').replace(' ', '') dates.append(date) temperatures.append(temperature) # 数据可视化 plt.plot(dates, temperatures) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun', 'Arial'] plt.xlabel('日期', fontproperties='SimHei') # 设置X轴标签字体为宋体 plt.ylabel('温度', fontproperties='SimHei') # 设置Y轴标签字体为宋体 plt.title('贵阳未来一周天气预报', fontproperties='SimHei') # 设置标题字体为宋体 plt.xticks(rotation=45) plt.show() ``` 上述代码中,我添加了 `fontproperties` 参数来设置X轴标签、Y轴标签和标题的字体为宋体(SimHei)。这样可以解决X轴字符乱码的问题。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

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