# -*- coding : utf-8 -*-
# @Time : 2021/1/7 17:42
# @author : 王小王
# @Software : PyCharm
# @File : 前10名电影类型评分.py
# @CSDN : https://blog.csdn.net/weixin_47723732
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.commons.utils import JsCode
import pymysql
conn = pymysql.connect(
host='localhost',
user='root',
password='2211',
database='jiaoxue',
port=3306,
charset='utf8'
)
cur = conn.cursor()
sql = "select typle as `类型`,ROUND(AVG(grade),2) as`平均评分` from `data` GROUP BY `类型` ORDER BY `平均评分` DESC LIMIT 10;"
cur.execute(sql)
data = cur.fetchall()
a=[]
b=[]
for x in data:
a.append(x[0])
for i in data:
b.append(i[1])
conn.close()
c = (
Bar()
.add_xaxis(a)
.add_yaxis("平均评分", b, category_gap="60%")#Y轴标签
.set_series_opts(
itemstyle_opts={
"normal": {
"color": JsCode(
"""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
offset: 0,
color: 'rgba(0, 244, 255, 1)'
}, {
offset: 1,
color: 'rgba(0, 77, 167, 1)'
}], false)"""
),
"barBorderRadius": [30, 30, 30, 30],
"shadowColor": "rgb(0, 160, 221)",
}
}
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="综合评分前10名电影类型分析"))
.render("综合评分前10名电影类型分析.html")
)
print("请查收!")
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Hadoop豆瓣电影分析可视化源码
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5星 · 超过95%的资源 82 下载量 114 浏览量
2022-06-16
21:43:47
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针对本次实验,我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件,集群环境必须要包括,hdfs,hbase,hive,flume,sqoop等插件,最后结合分析出来的数据进行可视化展示,需要用到Python(爬取数据集,可视化展示)或者echarts等可视化工具。 豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价,豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据,通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。 为了分析电影产业的发展趋势,本次实验需要对这些信息做统计分析。 注意:豆瓣网站的数据形式为文本文件(必须将导入到hive中做处理)。也可以为CSV文件,例如下图:
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Hadoop豆瓣电影分析可视化源码
前10名电影类型时长占比分析.html 9KB
各个国家平均评分分析.py 2KB
剧情电影在每个国家的走势追踪.py 2KB
年代电影人气度分析.html 16KB
前10名电影人气度及年代分析.py 1KB
综合评分前10名电影类型分析.html 6KB
每个国家剧情电影类型评分追踪.html 8KB
前10名电影类型平均时长分析拼图.py 1KB
前10名电影类型评分.py 2KB
综合评分前10名国家分析.html 6KB
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