做一个基于jupyter爬取电影评论数据的可视化大屏

好的，做一个基于Jupyter爬取电影评论数据的可视化大屏，需要进行以下步骤：

1. 确定数据来源：可以从爬虫中获取电影评论数据，也可以从文件中读取数据。
2. 确定数据处理方式：对于爬虫获取的数据，需要对其进行清洗和整理，以便进行可视化。可以使用Pandas等库进行数据处理。可以使用jieba库进行中文分词。
3. 确定可视化方式：根据数据的特点和需求，选择适合的可视化方式进行展示。可以使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。
4. 进行大屏展示：将可视化结果呈现在一个大屏幕上，并进行布局、样式调整等操作。

下面是一个简单的示例代码，以从爬虫获取电影评论数据并进行可视化为例：

# 导入所需的库
import requests
import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取数据
url = 'https://movie.douban.com/subject/33420285/comments?status=P'
response = requests.get(url)
data = response.text

# 数据清洗和整理
comments = re.findall('<span class="short">(.*?)</span>', data)
comment_list = []
for comment in comments:
    comment_list.append(comment.strip())

# 中文分词
words = ''.join(comment_list)
word_list = jieba.cut(words)

# 数据处理
word_count = {}
for word in word_list:
    if len(word) <= 1:
        continue
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1

# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', width=800, height=600, max_words=100).generate_from_frequencies(word_count)

# 可视化展示
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

以上代码演示了一个简单的电影评论数据可视化过程，实际应用中还需要根据具体需求进行更加复杂的数据处理和可视化操作。同时，大屏展示的实现方式也需要根据具体情况进行选择。