然后怎么进行数据可视化分析

进行数据可视化分析的过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据清洗和处理：对于爬取到的数据，可能存在一些缺失值、异常值或者需要进行转换的数据类型等问题。因此我们需要对数据进行清洗和处理，使其变得更加规范化和易于分析。

2. 数据可视化：选择合适的图表类型，将数据可视化成图表，如折线图、柱状图、散点图等。数据可视化一般需要使用相关的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。

3. 数据分析：通过对可视化图表的观察和分析，可以得出一些结论和发现，如数据的分布规律、趋势、关联性等。同时，根据分析的结果，可以提出一些问题和假设，进一步深入挖掘数据中的信息。

下面是一个示例代码，可以使用 Matplotlib 库将爬取到的豆瓣读书评分和评论人数进行可视化分析：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
ratings = [8.0, 7.7, 8.2, 6.2, 8.5]
comments = [322, 210, 312, 98, 456]

# 可视化
plt.scatter(comments, ratings)
plt.xlabel("评论人数")
plt.ylabel("评分")
plt.title("豆瓣读书评分和评论人数分布")
plt.show()

上述代码中，我们将爬取到的豆瓣读书评分和评论人数分别保存在 ratings 和 comments 两个列表中，然后使用 Matplotlib 库中的 scatter 函数将数据可视化成散点图。其中，评论人数作为 x 轴，评分作为 y 轴，同时添加了 x 轴和 y 轴的标签，以及图表的标题。最后使用 show 函数展示图表。

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际进行数据可视化分析时，需要根据具体的问题和数据特征选择合适的图表类型和分析方法。