# hot_score = spot.find("b", class_="hot_score_number").text.strip() or 0 if spot.find("li", class_="").find("a", class_="score").text.strip() == "暂无评分": score = spot.find("li", class_="").find("a", class_="score").text.strip() else: score = spot.find("li", class_="").find("strong").text.strip() address = spot.find("dd", class_="ellipsis").text.strip() col.insert_one({"name": name, "hot_score": hot_score, "score": score, "address": address}) print({"名称": name, "热度": hot_score, "评分": score, "地址": address}) if __name__ == "__main__": get_scenic_spots()

这段代码是在之前的基础上，将获取到的景点名称、热度评分、评分和地址存入MongoDB数据库，并将其打印出来。具体实现过程是：首先，通过判断"hot_score_number"标签是否存在来决定热度评分的值，并将其赋值给hot_score变量；之后，通过判断评分是否为"暂无评分"来确定score的值，并将其赋值给score变量；最后，通过find方法找到class属性为"ellipsis"的dd标签，再使用text和strip方法将文本内容提取出来，并赋值给变量address。接着，通过insert_one方法将获取到的数据存入MongoDB数据库中，并将其打印出来。需要注意的是，该代码片段中的col是数据库中的一个集合，需要根据实际情况进行修改。

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for spot in spot_list: name = spot.find("dt", class_="").find("a", class_="").text.strip() if spot.find("b", class_="hot_score_number"): hot_score = spot.find("b", class_="hot_score_number").text.strip() else: hot_score = 0

这段代码是在之前的基础上，进一步从每个景点的div标签中获取景点名称和热度评分。具体实现过程是：通过find方法找到class属性为空的dt标签，再通过find方法找到class属性为空的a标签，最后使用text和strip方法将文本内容提取出来，并赋值给变量name；之后，通过判断是否存在class属性为"hot_score_number"的b标签来确定该景点是否有热度评分，如果有就通过find方法获取文本内容并去除首尾空格，否则将热度评分赋值为0。需要注意的是，该代码片段仅仅获取了每个景点的名称和热度评分信息，如果需要获取更多信息，还需要继续编写代码。

# One Hot Encodes one_hot_cols = dataset_bin.columns.tolist() #one_hot_cols.remove('MathScore') #one_hot_cols.remove('ReadingScore') #one_hot_cols.remove('WritingScore') one_hot_cols.remove('average') dataset_bin_enc = pd.get_dummies(dataset_bin, columns=one_hot_cols) print(dataset_bin_enc) dataset_bin_enc.head()features=dataset_bin_enc.loc[:,"MathScore_(-0.1, 10.0]":"WritingScore_(90.4, 100.0]"] y=features.values X=dataset_bin_enc["average"].values print(X) print(y) type(X1)import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt

这段代码的作用是将数据集中的某些列进行 one-hot 编码，然后将编码后的特征作为 X，将平均成绩作为 y，最终得到 X 和 y 的值。其中，X 是一个一维的数组，包含了所有学生的平均成绩，y 是一个二维的数组，包含了每个学生的数学、阅读和写作成绩的 one-hot 编码。

最后，代码导入了 numpy 和 matplotlib.pyplot 两个库，用于后续的数据处理和可视化。