豆瓣电影模块的ER图

豆瓣电影模块的ER图主要包括以下实体和关系：

实体：
1. 用户（User）：包含用户ID、用户名、密码等属性。
2. 电影（Movie）：包含电影ID、电影名、导演、演员、上映时间等属性。
3. 电影类型（MovieType）：包含类型ID、类型名等属性。

关系：
1. 用户对电影的评分（Rate）：包含用户ID、电影ID、评分等属性，表示某个用户对某个电影的评分情况。
2. 电影包含的类型（MovieIncludeType）：包含电影ID、类型ID等属性，表示某个电影属于哪些类型。

此外，还有一些辅助表和关系，如用户收藏电影、用户评论电影等，这里就不一一列举了。

相关问题

tableau豆瓣电影作业折线图

Tableau是一款流行的数据可视化工具，它可以帮助用户通过创建各种图表和仪表板来展示和分析数据。豆瓣电影作业折线图是一种常见的数据可视化方式，用于展示电影评分或其他指标随时间的变化趋势。

在Tableau中创建豆瓣电影作业折线图的步骤如下：
1. 准备数据：首先需要准备包含电影评分或其他指标以及对应时间的数据集。
2. 导入数据：在Tableau中导入准备好的数据集。
3. 创建折线图：选择适当的维度和度量，将时间字段放置在横轴上，将评分或其他指标字段放置在纵轴上，然后选择折线图作为可视化类型。
4. 添加其他维度或筛选条件：根据需要，可以添加其他维度或筛选条件来进一步分析数据。
5. 格式化和调整：根据个人喜好和需求，对折线图进行格式化和调整，如修改颜色、添加标签等。
6. 保存和分享：完成后，可以保存折线图并分享给他人，也可以将其嵌入到其他应用程序或网页中。

python爬取豆瓣电影词云图

以下是Python爬取豆瓣电影词云图的步骤：

1.导入需要的库和模块

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

2.获取网页源代码并解析

url = 'https://movie.douban.com/subject/26363254/comments?status=P'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

3.获取评论内容并进行分词

comments = soup.find_all('span', class_='short')
comment_text = ''
for comment in comments:
    comment_text += comment.text
words = jieba.cut(comment_text)

4.统计词频并生成词云图

word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', max_words=200, max_font_size=100, width=800, height=600)
wordcloud.generate_from_frequencies(word_counts)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

5.生成带有图片的词云图

mask = np.array(Image.open('movie.png'))
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', max_words=200, max_font_size=100, width=800, height=600, mask=mask)
wordcloud.generate_from_frequencies(word_counts)
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()