设计一个电影数据推荐系统，要求最后通过可视化方法呈现电影推荐结果，写出代码

设计思路：

1. 收集电影数据并进行预处理，将电影信息转换为向量表示。
2. 构建推荐模型，可以选择协同过滤、内容过滤或混合推荐等方法。
3. 根据用户历史行为或输入的喜好标签，利用推荐模型为用户推荐电影。
4. 使用可视化工具呈现推荐结果，如热力图、散点图等。

代码实现：

首先，我们需要准备数据。这里我们使用 MovieLens 数据集，它包含了用户对电影的评分和电影的基本信息。我们只需要使用电影的基本信息，将电影的名称、类型等转换为向量表示。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取电影数据
movies = pd.read_csv('movies.csv')

# 将电影类型转换为向量表示
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern='(?u)\\b\\w+\\b')
X = vectorizer.fit_transform(movies['genres'])
genres = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())

# 合并电影信息和类型信息
movies = pd.concat([movies, genres], axis=1)
movies = movies.drop(['genres'], axis=1)

接下来，我们可以构建推荐模型。这里我们使用基于内容过滤的推荐方法，根据用户历史评分或输入的喜好标签，计算电影之间的相似度，并根据相似度为用户推荐电影。

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 计算电影相似度矩阵
similarity = cosine_similarity(genres)

def recommend_movies(movie_id, top_k=10):
    # 找到与指定电影最相似的电影
    movie_indices = np.argsort(similarity[movie_id])[::-1][1:top_k+1]
    return movies.iloc[movie_indices]

# 示例：为电影 Toy Story 推荐电影
recommend_movies(0)

最后，我们使用可视化工具呈现推荐结果。这里我们使用 seaborn 库绘制热力图，将推荐电影的相似度可视化。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制热力图
def plot_heatmap(movie_id, top_k=10):
    movie_indices = np.argsort(similarity[movie_id])[::-1][1:top_k+1]
    data = similarity[movie_id][movie_indices].reshape(-1, 1)
    ax = sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu', annot=True, vmin=0, vmax=1, yticklabels=False)
    ax.set_xlabel('Similarity')
    ax.set_xticklabels([''])
    plt.show()

# 示例：为电影 Toy Story 绘制相似度热力图
plot_heatmap(0)

以上是一个简单的电影推荐系统的实现，同时提供了可视化展示推荐结果的方法。