pyecharts画出豆瓣top250电影排名评分人数三维度散点图

以下是使用pyecharts画出豆瓣top250电影排名评分人数三维度散点图的代码。

import pandas as pd
from pyecharts import Scatter3D

# 读取数据
data = pd.read_csv('douban_top250.csv')

# 绘制散点图
scatter3D = Scatter3D("豆瓣Top250电影", width=1200, height=600)
scatter3D.add("", data[['rank', 'rating', 'votes']].values, is_visualmap=True,
              visual_range=[0, 1000000], visual_range_color=['#d94e5d', '#eac736', '#50a3ba'])
scatter3D.set_global_opts(title_opts={"text": "豆瓣Top250电影"})
scatter3D.render("douban_top250.html")

需要注意的是，上述代码中读取的数据文件`douban_top250.csv`需要自己准备，且需要包含排名、评分和评分人数这三列数据。最后会生成一个名为`douban_top250.html`的html文件，可以在浏览器中打开查看。

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pyecharts画出豆瓣top250电影排名、评分、人数三维度的散点图

可以使用pyecharts中的Scatter3D来画出豆瓣top250电影排名、评分、人数三维度的散点图。首先需要获取数据，可以使用豆瓣API或者爬虫等方式获取数据，这里为了方便起见，直接使用已经爬取好的数据。

import pandas as pd
from pyecharts import Scatter3D

# 读取数据
df = pd.read_csv('douban_top250.csv')

# 定义x、y、z坐标轴
x_data = list(df['排名'])
y_data = list(df['评分'])
z_data = list(df['评价人数'])

# 定义散点图
scatter3D = Scatter3D("豆瓣top250电影排名、评分、人数三维度的散点图", width=800, height=600)

# 添加坐标轴数据和散点图数据
scatter3D.add("", x_data, y_data, z_data, is_visualmap=True, visual_range=[0, 1000000], visual_range_color=['#00ff00', '#ff0000'])

# 保存图表
scatter3D.render("douban_top250.html")

其中，`douban_top250.csv`是已经爬取好的豆瓣top250电影数据，包括排名、电影名称、评分、评价人数等信息。在这里，我们只需要使用排名、评分、评价人数这三个维度的数据。`Scatter3D`用于绘制三维散点图，`x_data`、`y_data`、`z_data`分别对应三个维度的数据，`is_visualmap`表示是否使用视觉映射组件，`visual_range`表示视觉映射组件的范围，`visual_range_color`表示视觉映射组件的颜色范围。最后，将图表保存在`douban_top250.html`文件中。

可视化画出豆瓣电影前10数据的散点图

好的，为了画出豆瓣电影前10数据的散点图，我们需要采集数据并进行处理。这里我使用 Python 语言进行数据采集和处理，使用 matplotlib 库进行画图。

首先，我们需要安装一些必要的 Python 库，包括 requests、pandas 和 matplotlib。你可以在终端或命令行中使用以下命令进行安装：

pip install requests pandas matplotlib

然后，我们需要编写 Python 代码来采集数据并进行处理和画图。以下是完整的代码：

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义要采集的 URL 和请求头
url = 'https://movie.douban.com/j/search_subjects'
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'}

# 定义请求参数，包括电影类型和数量
params = {
    'type': 'movie',
    'tag': '热门',
    'sort': 'recommend',
    'page_limit': '10',
    'page_start': '0'
}

# 发送 GET 请求，获取数据
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()['subjects']

# 将数据转换为 Pandas DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制散点图，横轴为评分，纵轴为评论数量
plt.scatter(df['rate'], df['collect_count'])

# 添加标题和轴标签
plt.title('Top 10 Douban Movies')
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Number of Comments')

# 显示图形
plt.show()

在以上代码中，我们首先定义了要采集的 URL 和请求头，然后定义了请求参数，包括电影类型和数量。然后，我们发送 GET 请求，获取数据，并将数据转换为 Pandas DataFrame 格式。最后，我们使用 matplotlib 库绘制散点图，并添加标题和轴标签，最后显示图形。

运行以上代码，就可以得到豆瓣电影前10数据的散点图了。