本期为effc0f4ab6efa70b1851f6823d16a3cc系列文章下篇內容,【上篇】為大家介紹如何使用Python定時爬取知乎熱榜/微博熱搜數據,今天給大家介紹如何使用pyecharts製作熱榜數據時間序列圖(動態輪播圖),希望對你有幫助。
先看看效果(不同播放速度):
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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]]]#########數據來自之前的一篇文章:#############【######NBA官方球衣銷售排行榜「詹姆士」居首,快看看你的偶像排第幾######】#######
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()
##2.1 讀取資料 # 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 效果: ########## 3.2 #前15的熱點
效果:############################3.3 ###########排名後15的熱點############ ############################# 本期主要是給小夥伴們提供一個製作時序圖的思路,程式碼重複比較多,知乎熱榜程式碼就沒貼出來了,如果需要可以在下面連結檢視程式碼(上篇下篇),也可以線上運行: https://www.heywhale.com/mw/project/60dd1932ee16460017a49d57weibo_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()
以上是爬蟲+視覺化 | Python知乎熱榜/微博熱搜時序圖(下篇)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!