下载数据包 链接:https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ 解压: 四个文件分别是数据介绍,电影数据表,电影评分表,用户表 进行电影数据分析 进入ipython,新建一个项目 从用户表读取用户信息 警告原因,C语言实现的引擎不支持某些特性,最终用Python引擎实现 打印列表长度,共有6040条记录 查看前五条记录   其中age对应的年龄段在readme表中有对应说明 同样方法,导入电影数据表,电影评分表 查看导入数据数量,评分表为1000209…

数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | timestamp. 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ 1.引入pandas,numpy包 2.读取数据:首先,文件如果不在默认路径下,需要更改路径,使用下面两行命令,另外要注意正反斜杠的应用. os.getcwd() os.chdir("新…

-----------更新日志 16.7.29------------- (该记录对应文章<豆瓣电影Top250基本信息抓取  >) 折腾了将近两天才把mysql数据库功能给实现了. 经过这两天的实践,发现了自己的很多知识点漏洞.尤其是数据编码类型.每次要想实现把数据存入txt或其他文本文件,都要花费好长时间,虽然大致实现思路很清晰,但是总是会遇到很多细枝末节的障碍,基础不牢啊. 说说从昨天到现在一直折腾pymysql的经历吧.(脑袋很混乱.估计下文会更紊乱....).不过如果你能坚持看完,绝…

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上…

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)…

"整篇文章较长,干货很多!建议收藏后,分章节阅读." 一.设计方案 整体设计方案思维导图: 整篇文章,也将按照这个结构来讲解. 若有重点关注部分,可点击章节目录直接跳转! 二.项目背景 针对TOP250排行榜的数据,开发一套可视化数据大屏系统,展示各维度数据分析结果. TOP250排行榜 三.电影爬虫 3.1 导入库 import requests # 发送请求 from bs4 import BeautifulSoup # 解析网页 import pandas as pd # 存取c…

回顾2018,中国电影市场收获颇丰.先是凭借春节档<红海行动>.<唐人街探案>双双实现30亿票房突破,而后暑期档火力全开,<我不是药神>.<西虹市首富>均实现口碑票房双丰收,现实题材.情景喜剧.军事题材均取得了成功. 2018年度电影票房突破400亿共用时217天,比2017年整整提前了29天,仅2018年春节档(2月16日--2月21日)就创下了近57亿的票房,较2017年的33.4亿增长了70%,成为了内地史上最强贺岁档! 葡萄城ActiveReport…

豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示 数据仍需深挖,有待加强 #首先按照惯例导入python 数据分析的两个包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts i…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 21 12:24:37 2017 @author: Douzi """ import pandas as pd # 用户信息 unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] users = pd.read_table('ch02/movielens/users.dat', sep=':…

一.爬取网页,获取需要内容 我们今天要爬取的是豆瓣电影top250页面如下所示: 我们需要的是里面的电影分类,通过查看源代码观察可以分析出我们需要的东西.直接进入主题吧! 知道我们需要的内容在哪里了,接下来就使用我们python强大的request库先获取网页内容下来吧!获取内容后,再使用一个好用的lxml库来分析网页内容,然后获取我们的内容就可以做下一步操作了.先贴出使用request库和lxml分析的代码 def get_page(i): url = 'https://movie.douba…