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本期为<知乎热榜/微博热搜时序图>系列文章下篇 コンテンツ [パート 1] では、Python を使用して Zhihu ホットリスト/Weibo ホット検索データを定期的にクロールする方法を紹介します。今日 では、pyecharts を使用してホットの時系列グラフを作成する方法を紹介します。リストデータ (動的カルーセルチャート) , お役に立てれば幸いです。
まずはエフェクトを見てみましょう (さまざまな再生速度):
データは前の記事からのものです: [「ジェームズ」が NBA 公式ジャージ販売リストですぐに 1 位にランクインあなたのアイドルが何位にランクされているかを確認してください ] 时序图代码: 2.1 データの読み取り 2.2 排名前15的热点 代码: 2.3 调整边距 代码: 2.4 定制主题,增加图标,设置播放速度 ##3.2 トップ 15 ホットスポット ##効果: ##3.3 ランキングのホットスポット最後の 15 この問題は主に、シーケンス図を作成するためのアイデアを友達に提供することを目的としています。 コードの繰り返しが多く、Zhihu ホット リストのコードはそうではありません。必要な場合は、以下のリンク (パート 1、パート 2) でコードを確認するか、または、オンラインで実行できます:
#names = ['詹姆斯', '杜兰特', '库里', '欧文', '哈登']
allinfo = [[[492, 610, 533, 416, 565, 639, 709, 465, 472], [387, 551, 488, 511, 514, 646, 747, 454, 636], [1683, 2036, 2089, 1743, 1920, 1954, 2251, 1505, 1544]], [[533, 527, 640, 598, 178, 589, 513, 464, 497], [214, 231, 374, 445, 110, 361, 300, 366, 457], [2161, 1850, 2280, 2593, 686, 2029, 1555, 1792, 2027]], [[88, 314, 334, 341, 430, 353, 261, 369, 26], [138, 539, 666, 619, 527, 524, 310, 361, 33], [383, 1786, 1873, 1900, 2375, 1999, 1346, 1881, 104]], [[191, 216, 259, 237, 157, 230, 227, 335, 103], [275, 350, 433, 389, 250, 418, 306, 464, 128], [944, 1325, 1478, 1628, 1041, 1816, 1466, 1596, 548]], [[252, 379, 344, 459, 501, 659, 389, 518, 387], [229, 455, 446, 565, 612, 907, 630, 586, 450], [1044, 2023, 1851, 2217, 2376, 2356, 2191, 2818, 2096]]]
y1 = []
y2 = []
y3 = []
for i in range(9):
y_trb_sorce = []
y_ast_sorce = []
y_pts_sorce = []
for j in range(5):
y_trb_sorce.append(allinfo[j][0][i])
y_ast_sorce.append(allinfo[j][1][i])
y_pts_sorce.append(allinfo[j][2][i])
y1.append(y_pts_sorce)
y2.append(y_ast_sorce)
y3.append(y_trb_sorce)
years = ['11-12赛季', '12-13赛季', '13-14赛季', '14-15赛季', '15-16赛季', '16-17赛季', '17-18赛季', '18-19赛季', '19-20赛季']
tl = Timeline()
for i in range(9):
bar = (
Bar()
.add_xaxis(names)
.add_yaxis('得分', y1[i])
.add_yaxis('助攻', y2[i])
.add_yaxis('篮板', y3[i])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}三项数据".format(years[i])))
)
tl.add(bar, "{}".format(years[i]))
tl.render_notebook()
weibo_data = pd.read_csv('weibo_hot_datas.csv')
weibo_data.head()
tl = Timeline()
count = 50
time_data_counts = int(weibo_data.shape[0]/count)
times = weibo_data['时间'].values.tolist()
for i in range(time_data_counts):
bar = (
Bar()
.add_xaxis(list(weibo_data['标题'])[i*count:i*count+15][::-1])
.add_yaxis('微博热搜', list(weibo_data['热度'])[i*count:i*count+15][::-1])
.reversal_axis()
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('{}'.format(times[i*count])))
)
tl.add(bar, "{}".format(times[i*count]))
tl.render_notebook()
# 将图形整体右移
grid = (
Grid()
.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='30%', pos_right='10%'))
)
tl.add(bar, "{}".format(times[i*count]))
tl.add(grid, '')
zhihu_data = pd.read_csv('zhuhu_hot_datas.csv')
zhihu_data.head()
以上がクローラー + 視覚化 | Python Zhihu ホットリスト/Weibo ホット検索シーケンス チャート (パート 2)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。