" 豆瓣电影网站的数据可视化Python作业,可以参考下述步骤: 1. 获取豆瓣电影数据 可以通过豆瓣电影API获取电影数据,包括电影名称、导演、演员、评分、评论数等等。使用Python的requests库可以发送HTTP请求,获取数据后使用BeautifulSoup库解析HTML,提取所需数据。 2. 数据处理 获取到的数据可能需要进行一些处理,例如去重、格式转换等等。可以使用Python的数据处理库Pandas进行处理。 3. 可视化数据 可视化数据可以使用Python的matplotlib库和seaborn库。matplotlib库可以创建各种图表,例如条形图、饼图、散点图等等。seaborn库是基于matplotlib的高级可视化库,可以创建更美观的图表。 4. 创建交互式可视化 如果想要创建交互式可视化,可以使用Python的Plotly库。Plotly库可以创建各种图表,并且支持交互式操作,例如鼠标悬停、点击等等。 下面是一个简单的Python作业示例代码: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import plotly.graph_objs as go # 获取豆瓣电影数据 url = 'https://api.douban.com/v2/movie/search?q=%E6%AD%A6%E8%BF%90&type=movie' response = requests.get(url) data = response.json() # 数据处理 movies = data['subjects'] df = pd.DataFrame(movies) df.drop(['id', 'title', 'original_title', 'rating', 'rating_num', 'summary', 'genres', 'casts', 'tags', 'collectible_id', 'collectible_name'], axis=1, inplace=True) # 可视化数据 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='评分', y='评论数', data=df, hue='类型') plt.show() # 创建交互式可视化 trace = go.Bar(x=df['评分'], y=df['评论数'], orientation='h', marker=dict(color=df['类型']), hoverinfo='x+y+text') data = [trace] layout = go.Layout(title='豆瓣电影数据可视化', xaxis=dict(title='评分'), yaxis=dict(title='评论数')) fig = go.Figure(data=data, layout=layout) plotly.offline.plot(fig) ``` 该作业将使用Python的requests库获取豆瓣电影数据,使用Pandas库进行数据处理,使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化,并使用Plotly库创建交互式可视化。可视化的内容包括电影评分和评论数的分布情况,以及不同类型的电影在这些指标上的差异。"