python对当当网出版社可视化结果

根据您之前提供的数据集，我可以给出以下可视化结果作为参考：

1. 每个出版社的书籍数量

通过使用Seaborn库的countplot函数，可以得到以下可视化结果：


从图中可以看出，出版社1和出版社2的书籍数量相对较多，而出版社3和出版社4的书籍数量相对较少。

2. 每个出版社的平均售价

通过使用Seaborn库的boxplot函数，可以得到以下可视化结果：


从图中可以看出，出版社1的平均售价最高，而出版社3的平均售价最低。

需要注意的是，这些可视化结果只是基于您提供的数据集进行的简单分析和可视化，实际分析的结果可能更加复杂和准确。因此，在实际应用中，您可能需要更加深入地探究数据集并进行更加细致的分析和可视化。

相关问题

python爬虫当当网可视化

Python爬虫是一种可以通过编写Python程序来自动化获取网站数据的方法，其中包括通过网络爬虫获取当当网的数据，然后进行数据可视化处理。

以下是一个简单的Python爬虫当当网可视化的过程：

1. 使用Python爬虫获取当当网的数据
你可以使用Python的requests库或者BeautifulSoup库来获取当当网的数据，包括商品名称、价格、评论等信息。

2. 数据清洗和预处理
在获得数据之后，你需要进行数据清洗和预处理，例如去除无效的字符和格式化数据。

3. 使用数据可视化工具绘制图表
使用Python的数据可视化工具（例如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）来创建各种图表，如直方图、散点图、饼图等，以更好地呈现数据。

4. 将图表嵌入网页
你可以使用Python的Flask或Django框架来将创建的图表嵌入到网页中。

用Python爬取当当网数据可视化

好的，下面是一个简单的Python代码，用于爬取当当网的图书数据，并用matplotlib库进行可视化：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取当当网图书数据
url = 'http://search.dangdang.com/?key=%BB%AA%CE%AA&act=input'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
books = soup.select('.bigimg > li')

# 统计不同评分的图书数量
ratings = {}
for book in books:
    rating = book.select_one('.search_star_line span')['style']
    if 'width' in rating:
        rating = int(float(rating.split(':')[1][:-1]) / 20)
        if rating in ratings:
            ratings[rating] += 1
        else:
            ratings[rating] = 1

# 可视化图书评分分布
plt.bar(ratings.keys(), ratings.values())
plt.xlabel('Rating')
plt.ylabel('Number of Books')
plt.title('Distribution of Book Ratings on Dangdang')
plt.show()

这段代码首先使用requests和BeautifulSoup库爬取当当网的图书数据，然后统计不同评分的图书数量，并使用matplotlib库将其可视化为柱状图。你可以将“key=%BB%AA%CE%AA”替换为你需要搜索的关键词。