数据可视化期末大作业

以下是一个数据可视化期末大作业的示例：

首先，你需要爬取数据并进行分析和清洗。你可以使用Python的爬虫库（如BeautifulSoup或Scrapy）来爬取数据，并使用Pandas库来进行数据分析和清洗。

接下来，你可以使用不同的可视化工具来展示你的数据分析结果。以下是一些常用的可视化工具：

1. Matplotlib：一个功能强大的绘图库，可以创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图等。

2. Pyecharts：一个基于Echarts的Python可视化库，可以创建交互式图表，如饼图、雷达图、地图等。

3. Seaborn：一个基于Matplotlib的统计数据可视化库，提供了更高级的图表和样式。

4. Wordcloud：一个用于生成词云图的库，可以根据文本数据的频率生成具有艺术效果的词云图。

你可以根据你的数据和需求选择适合的可视化工具，并使用它们来展示你的数据分析结果。例如，你可以使用Matplotlib创建一个柱状图来展示不同城市的地铁站点数量，使用Pyecharts创建一个地图来展示地铁线路的分布情况，使用Seaborn创建一个散点图来展示城市地铁站点数量与城市大学数量的关系，使用Wordcloud创建一个词云图来展示地铁站点名称的热门程度等等。

通过数据可视化，你可以更直观地展示你的数据分析结果，并帮助他人更好地理解和利用这些数据。

相关问题

数据可视化期末大作业课题

### 数据可视化期末大作业选题方案

#### 1. 金融大数据分析与可视化
通过Python实现金融数据的清洗、处理以及可视化展示。重点在于识别并处理缺失值，确保数据质量。对于含有大量`nan`值的列，可以通过统计每列中`nan`的数量来决定是否保留该特征[^1]。

import pandas as pd
import numpy as np

def check_nan_columns(df):
    nan_counts = df.isna().sum()
    print(nan_counts[nan_counts > 0])
    
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [None, None, 3],
    'C': [4, 5, 6]
})
check_nan_columns(df)

#### 2. 散点图用于双变量关系研究
利用散点图直观展现两个连续型变量之间的关联模式。例如，在食品科学领域内，密度(`density`)和糖分比例(`sugar_rate`)之间可能存在某种联系，这有助于理解产品特性或优化生产工艺[^3]。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
scatter_plot = df_2[['density', 'sugar_rate']].plot.scatter(x="density", y="sugar_rate")
plt.title('Density vs Sugar Rate Scatter Plot')
plt.show()

#### 3. 探索R语言在数据分析中的应用
针对初学者而言，学习如何安装配置R环境，并掌握基本语法结构是非常重要的第一步。之后可尝试完成简单的项目实践，比如导入CSV文件、绘制直方图等基础任务，逐步积累经验[^4]。

python爬虫数据可视化期末作品作业

### Python 爬虫与数据可视化期末作品示例

#### 使用 Python 实现网易云音乐歌曲评论的数据采集与情感分析并进行可视化展示

此项目旨在通过 Python 技术栈实现对网易云音乐平台上的热门歌曲评论区留言的情感倾向度量，并利用图表形式直观呈现结果。

为了完成这项工作，程序依赖于多个外部库来处理 HTTP 请求、HTML 解析以及图形渲染等功能：

- `requests` 库用于发起网络请求获取网页内容；
- `BeautifulSoup4` 和 `lxml` 组合用来解析 HTML 文档结构提取所需信息；
- `pyecharts` 提供丰富的交互式统计图件支持；
- `pymysql` 负责连接 MySQL 数据库存储抓取到的信息以便后续查询操作；
- `Crypto` 加密组件可能被用作模拟登录或其他安全机制的一部分[^1]。

以下是简化版代码片段展示了如何构建这样一个应用框架：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
from pyecharts.charts import Bar
from Crypto.Cipher import AES  # 如果涉及到加密解密场景下使用


def get_music_comments(music_id):
    url = f"https://music.163.com/api/v1/resource/comments/R_SO_4_{music_id}"
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
        ...
    }
    
    response = requests.get(url=url, headers=headers).json()
    comments_list = []
    for item in response['hotComments']:
        comment = {'content':item['content'], 'likedCount':item['likedCount']}
        comments_list.append(comment)

    return comments_list


def save_to_db(comments_data):
    db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="", database="")
    cursor = db.cursor()

    sql_insert_query = """ INSERT INTO music_comments(content, liked_count) VALUES (%s,%s)"""
    
    try:
        with db.cursor() as cur:
            for row in comments_data:
                val = (row["content"], row["liked_count"])
                cur.execute(sql_insert_query,val)
                
        db.commit()
        
    finally:
        db.close()


if __name__ == '__main__':
    hot_songs_ids = ['songid1', 'songid2']  # 假设这里已经获得了若干首歌对应的ID列表
    
    all_comments = []

    for song_id in hot_songs_ids:
        single_song_comments = get_music_comments(song_id=song_id)
        all_comments.extend(single_song_comments)
        
    save_to_db(all_comments)


# 对收集好的数据做进一步加工处理后可以调用如下函数生成柱状图对比不同歌曲下的点赞数分布情况
bar_chart = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='800px', height='400px'))
    .add_xaxis([comment['content'][0:10]+"..." for comment in all_comments])  
    .add_yaxis("点赞数量",[str(comment['likedCount']) for comment in all_comments])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各条评论获得的赞数"))
)
bar_chart.render('comments_likes.html')

上述脚本仅作为概念验证用途，在实际部署之前还需要考虑更多细节优化比如异常捕获、并发控制等。此外，对于敏感接口访问应当遵循目标网站的服务条款规定合法合规地开展活动。