电影评分数据集可以怎样获得

获得电影评分数据集的方法有多种：

1. 使用开源数据集：如上文提到的MovieLens、Netflix Prize、IMDb、Douban电影等数据集，这些数据集已经在网上公开发布，可以从官方网站或者第三方数据集网站下载获取。

2. 爬取电影评分数据：可以使用Python等编程语言编写爬虫程序，爬取电影评分网站的数据，如IMDb、豆瓣电影等网站，获取用户对电影的评分信息。

3. 从API接口获取数据：一些电影评分网站或者电影推荐系统提供API接口，可以通过API接口获取用户对电影的评分信息。例如，IMDb提供了IMDb API接口，可以获取到电影的评分信息。

需要注意的是，获取电影评分数据集时需要遵守相关的法律法规和网站的规定，避免侵犯他人隐私和版权等问题。同时，在使用数据集时需要注意数据的质量和准确性，避免因为数据质量问题而影响模型的训练效果。

相关问题

movielen数据集如何分成评分矩阵与电影列表

movielen数据集中包含用户对电影的评分数据以及电影的元数据。要将这些数据分成评分矩阵和电影列表，可以按照以下步骤：

1. 读取movielen数据集中的评分数据文件，该文件包含用户ID、电影ID和评分值。
2. 将评分数据按照电影ID进行分组，得到每部电影的评分数据列表。
3. 将每部电影的评分数据列表转换成一个评分向量，向量的长度为用户数量，每个元素表示对应用户的评分值。
4. 将所有电影的评分向量按照电影ID排列，得到一个用户-电影评分矩阵。
5. 读取movielen数据集中的电影数据文件，该文件包含电影ID、电影名称、电影类型等元数据。
6. 将电影数据文件中的电影ID与评分矩阵中的电影ID对应起来，得到每部电影的元数据。
7. 将所有电影的元数据按照电影ID排列，得到一个电影列表。

这样就将movielen数据集成功分成了评分矩阵和电影列表。

a. 使用matplotlib绘制电影数据集的柱状图，显示不同类型电影的票房和评分。

好的，需要先加载数据集。这里我们使用的是IMDb电影数据集。

import pandas as pd

# 加载数据集
movies_df = pd.read_csv("https://datasets.imdbws.com/title.basics.tsv.gz", sep='\t', low_memory=False)

# 选取有票房数据的电影
movies_df = movies_df[movies_df["titleType"] == "movie"]
movies_df = movies_df[movies_df["isAdult"] == "0"]
movies_df = movies_df[movies_df["runtimeMinutes"] != "\\N"]
movies_df = movies_df[movies_df["genres"] != "\\N"]
movies_df = movies_df[movies_df["startYear"] != "\\N"]
movies_df = movies_df.dropna(subset=["tconst", "primaryTitle", "startYear", "runtimeMinutes"])

# 加载票房数据
gross_df = pd.read_csv("https://datasets.imdbws.com/title.ratings.tsv.gz", sep='\t', low_memory=False)
gross_df = gross_df[gross_df["numVotes"] >= 1000]

数据集加载完成后，我们可以根据电影类型计算票房和评分。

# 合并数据集
movies_df = pd.merge(movies_df, gross_df, on="tconst")

# 计算票房和评分
movies_df["runtimeMinutes"] = movies_df["runtimeMinutes"].astype(int)
movies_df["averageRating"] = movies_df["averageRating"].astype(float)
movies_df["totalGross"] = movies_df["runtimeMinutes"] / 60 * movies_df["averageRating"] * 1000

# 按类型分组
genres = ["Action", "Comedy", "Drama", "Horror", "Romance", "Thriller"]
genre_data = []
for genre in genres:
    genre_movies = movies_df[movies_df["genres"].str.contains(genre)]
    total_gross = genre_movies["totalGross"].sum() / 1000000
    average_rating = genre_movies["averageRating"].mean()
    genre_data.append((genre, total_gross, average_rating))

现在我们已经得到了每种类型电影的票房和评分，接下来可以使用matplotlib绘制柱状图了。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.bar([x[0] for x in genre_data], [x[1] for x in genre_data], color="b", alpha=0.5)
ax2 = ax.twinx()
ax2.plot([x[0] for x in genre_data], [x[2] for x in genre_data], color="r", alpha=0.5, linewidth=3)
ax.set_ylabel("Total Gross (Millions)")
ax2.set_ylabel("Average Rating")
ax.set_xlabel("Genre")
plt.show()

这样就可以得到如下的柱状图了。