该项目的目标是通过爬取B站up主的视频详细信息,并利用可视化方式进行展示。项目中的爬虫采用单线程技术。技术栈包括HTML、CSS、JavaScript用于前端,flask框架用于后端,Python用于爬虫,MySQL作为数据库。在深度学习方面,应用BiRNN->LSTM模型进行视频评论情感分类。项目的基本功能涵盖视频数据分析,包括up主的关注数、粉丝数、获赞数、播放数、阅读数和视频数统计。此外,还提供了个人视频排行功能,根据综合评分算法展示前9个视频(降序)。稿件时长分区功能允许对视频时长进行分类。粉丝功能则展示了关注者的姓名、关注时间和性别信息。评论情绪功能通过分析所有投稿视频的评论情绪,分类为积极或消极。总览信息模块汇总了所有视频的点赞数、投币数、收藏数、评论数和播放数数据。稿件详情功能详细展示了评分前6的视频数据。用户可以通过点击分区查看特定数据权重的单独数据展示。
B站up视频信息可视化系统(数据爬取+可视化).zip
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自定义图形
颜色、标记和线条样式: 通过控制颜色、标记和线条样式,您可以为数据点和趋势线添加更多视觉细节。
轴标签和标题: 清晰的轴标签和标题对于传达图形信息至关重要。
图例: 图例可以帮助区分不同的数据集或类别。
注释: 使用注释突出显示数据中的特定点或区域。
高级绘图
子图: 将多个图形组合在一个图表中,以进行比较或展示不同方面的数据。
3D 图: 使用 Matplotlib 创建三维图形,以可视化多维数据。
图像: Matplotlib 还可以用于显示和处理图像数据。
自定义和扩展
样式: 利用 Matplotlib 的样式功能,您可以更改图形的整体外观。
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扩展: Matplotlib 的功能可以通过第三方库和工具进一步扩展。
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