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)

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本期为effc0f4ab6efa70b1851f6823d16a3cc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):

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#1. 基本的なタイミング図

簡単な例 (NBA プレーヤーのデータ):

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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]]]

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：

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()

效果：

2. Weibo ホット検索の時系列チャート

2.1 データの読み取り

weibo_data = pd.read_csv('weibo_hot_datas.csv')
weibo_data.head()

结果：

2.2 排名前15的热点 

代码：

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()

效果：

2.3 调整边距 

代码：

# 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, '')

效果：

2.4 定制主题，增加图标，设置播放速度 

＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃効果：＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃

3. 知乎热榜时序图

3.1 读取数据 

zhihu_data = pd.read_csv('zhuhu_hot_datas.csv')
zhihu_data.head()

结果：

##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

## 効果:

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:

#https://www.heywhale.com/mw/project/60dd1932ee16460017a49d57

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