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《蝴蝶效应》- 阿什顿·库彻的细腻表演,揭示了一个微小事件如何引发深远影响,每个决定都可能引领不同的人生路径。
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EDG夺冠信息
在月6日的英雄联盟总决赛中,EDG战队以3:2战胜韩国队,摘得年英雄联盟全球总决赛的冠军,这一盛事在全网各大平台引人瞩目。
微博排名榜首,截至月日,观看量已达到亿级,粉丝数增长至.4万。Bilibili平台上人气几亿,总弹幕数为.3万,全站排行榜最高第2名,粉丝数量已有.9万。腾讯、爱奇艺、优酷等视频平台,万人观看了比赛。虎牙等直播平台热度也居高不下。央视新闻也通过微博庆祝EDG夺冠。
既然比赛热度如此之高,我们以Bilibili为基准,通过采集EDG夺冠比赛视频在该平台的.3万条弹幕数据,利用Python进行分析,以感受粉丝的热情。
实战目标
1. 利用爬虫技术抓取B站夺冠比赛视频的.3万条弹幕数据。
2. 利用jieba、numpy等Python库对弹幕数据进行分析,并实现可视化。
bilibili接口分析
进入EDG夺冠比赛视频的URL,B站已整理了7个视频,覆盖从开幕式到夺冠全过程。B站弹幕数据接口为api.bilibili.com/x/v1/d...,通过oid请求相应视频弹幕的API接口,抓取弹幕数据。
获取oid
使用开发者工具的Network选项,找到以pagelist开头的请求接口,打开新窗口直接请求,获取JSON格式数据中的cid作为oid。
编码定义获取cid的方法
通过控制台输出拼接弹幕数据API接口,获取7个比赛视频的弹幕数据。使用正则表达式抓取数据,代码实现弹幕数据的抓取。
避免乱码处理
代码中加入处理乱码的步骤,确保数据正确解析。展示抓取的EDG.txt部分弹幕数据。
词云图制作
利用EDG背景图制作词云图,代码实现词云图的生成。也可以尝试制作迪迦奥特曼主题的词云图,或者使用pyecharts/echarts等库制作。
总结
使用PIL、jieba、numpy、requests、wordcloud、matplotlib等库进行数据分析和可视化,实现弹幕数据的高效处理。
完整项目及源码下载
完整项目和源码的获取方式在文末提供。
Python库——词云库Wordcloud(附源码)
Python中的Wordcloud库是一种强大的工具,专为生成词云图而设计,它能直观地呈现文本数据中高频词汇的视觉化呈现,帮助我们快速理解文本的主题。
安装Wordcloud有多种方法,首选推荐的是在PyCharm集成环境中使用一键安装功能,只需在代码中引入库,鼠标悬停在“Wordcloud”上,即可轻松完成安装过程。
要使用Wordcloud,主要分为三个步骤:首先,创建一个WordCloud对象。这个对象允许用户通过定制参数来调整词云图的样式,如形状、颜色等。例如,表1列出了常用的一些参数,如字体、最大词大小、背景颜色等,用户可以根据需求进行调整。
对于中文文本的处理,Wordcloud同样适用,但需要进行分词处理。这通常涉及到对中文字符进行拆分,以便进行频率统计。一旦处理完毕,你便可以生成对应的中文词云图。
下面是一个实际应用的案例,展示Wordcloud如何将中文文本中的高频词汇以美观的词云图形式呈现出来。尽管具体效果因文本内容而异,但总体上,Wordcloud为理解和可视化中文文本提供了直观的可视化工具。
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