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基于python的微信公众号关注者数据分析

更新时间:2019-12-21 20:07:12 大小:1M 上传用户:songhuahua查看TA发布的资源 标签:python大数据分析数据可视化 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

在数据无处不在的时代,对数据进行有效对分析显得十分重要。利用python语言从一个微信公众号内获取到所有关注者的信息,通过数据筛选,将关注者的性别、年龄、名称、居住地等信息保存到json文件中,并对这些数据进行可视化的处理与分析,最终将关注者信息通过可视化的方式呈现出来。实验结果表明,基于python的可视化数据分析的实现,为大数据分析与数据时代信息价值的挖掘提供了高效、准确、丰富的资源,可以更好的满足数据分析的要求。


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27 卷第 5 期  
电 脑 与 信 息 技 术  
Vol.27 No.5  
Oct. 2019  
2019 10 月  
Computer and Information Technology  
文章编号: ( )  
1005-1228 2019 05-006103  
python 者数据  
瑾  
北师与信息工程学院435002)  
数据不在数据进行有效对分分重python 语言所  
有关者的信息通过数据者的居住等信息json 并对数据进行可视  
的处理与最终者信息通过可的方式出来实验结果表明python 数据,  
数据与数据代信息值的挖掘了高效准确丰富以更数据的要。  
关键词python数据化  
中图分类号:  
TP319  
献标识码:  
A
Python- Based Data Analysis of Public Followers in Micro- Communications  
XU Su, XU Xin-huaꢀ BAI Yaoꢀ ZHANG Panꢀ HUANG Jin  
(College of Computer and Information Engineering, Hubei Normal Universityꢀ Huangshi 435002ꢀ China)  
AbstractIn the era of big data, it is very important to analyze data effectively. All followersinformation is obtained from  
a public number of We Chat by Python language. the information of gender, age, name and residence of followers is saved  
in json file through data filtering. Also, these data are processed and analyzed visually. Eventually, the followers' information  
is visually presented. The experimental results illustrate that the implementation of python- based visual data analysis  
provides efficient, accurate and abundant resources for large data analysis and information value mining in the data age,  
which can better satisfied the requirements of data analysis.  
Key words: python; web crawler; large data analysisdata visualization  
[3]  
研究过程 数据产生并且  
语言是一种开源的编语言,使弱  
Python  
语言,更加的代支持  
过程计方支持设  
处理的范数据代,  
python  
通过一  
标准有效解决了的数据处理的问题将  
,
[ꢀ]  
计方。  
作为欢迎的数据,  
数据合 分的数据之后运  
Python  
python  
应的进行数据处理提出数据并  
一定出来用 语言进  
数据有明优势而  
所以适  
python  
数据大而的数据借  
python  
能完库  
于  
者数据主要由  
Python  
python  
数据数据数据三个步。  
1.1 数据取  
现快速数据的理,助  
requests  
以以的方式直观分  
matplotlib  
[ꢁ]  
结果 。  
Python  
语言数据优势  
数据数据的第数据析  
的基数据指将我要的数据页  
数据出来并对其进行数据  
处理使按照出来码  
对其进行分处理数据个步:  
。  
1
Python 语言的数据  
数据法对量  
数据进行分用信息形成数据加以  
,
取接口  
收稿日期2019- 04- 16  
基金项目2018 北师科研项目编号20180122018 高校学改研究项高校项目创  
式研究。  
作者简介1999-新化人AndiOS 要研究方向为 Android 1968-感  
要研究方向为工程数据和区块链。  
·62·  
2019 10 月  
def get_pie(item_name, item_name_list, item_num_list):  
每个应的功能接识  
信息信  
息的组接等等通过可  
现相应的功能或的信息,  
数据,  
并对出来进行处理,简取接  
中有要的一部分要的代码中通过  
totle = item_num_list[0] + item_num_list[1] + item_num_list  
[2]  
”  
subtitle = %d %totle  
构造例  
#
pie = Pie(item_name, page_title = item_name, title_text_size = 30,  
title_pos = \  
center , subtitle = subtitle, subtitle_text_size = 25, width =  
800, height = 800)  
数据  
者的并通过关原  
ID  
对关者的数据进行。  
ID  
#
“”  
pie. add( , item_name_list, item_num_list, is_label_show = True,  
信息取  
2
center=[50,45], \  
radius =[0,50],legend_pos = left , legend_orient = vertical ,  
label_text_size=20)  
与文名  
关于数据文主要用网技术目  
数据进行便语言  
对其进行分处理用 语言  
Requests  
python  
#
于  
的,  
requests  
的  
urllib  
‘ ’ ‘  
out_file_name = ./analyse/ + item_name + .html  
作,本地便地  
URI  
件  
HTML  
#
互联网数据而本用  
进行获  
request  
requests.get ()  
,然通过  
pie. render(out_file_name)  
入  
用  
拟  
requests  
1.3 结果现  
的数据结果中为主要  
结果。  
HTTP GET  
text  
面  
) [4]  
取得的网内容 码  
(
1-  
3
信息部分:  
def get_info(info):  
数据代码  
item[info]=(dict.get(0)).get(info) //  
url2='https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/get?access_token='\  
取接口  
+str(access_token)+ &next_openid=' //  
数据到  
件  
html2=requests.get(url2).text //  
dictinfo2=json.loads(html2) //loads  
json  
为  
python  
json  
1.2 数据析  
数据数据中重要的助  
于图有效地传信息文  
测试户  
ID  
居住进行了数据的  
信息在一的目的  
1 图  
json  
将  
的用信息进行制  
json  
图分主要助  
方  
python  
:  
Matplotlib  
用  
的  
、 、  
Pie Bar  
Matplotlib  
Map WordCloud  
将  
的数据进行图  
json  
最后结果图以  
件显面  
HTML  
图部分重要代图  
制原:  
取  
的数据  
#
json  
In_file_name = ./data/friends.json  
with codecs.open(in_file_name, encoding = utf-8 ) as f :  
friends = json.load(f)  
图  
#
2 图  

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