基于Python可视化的热门微博数据分析系统

news2024/11/5 19:39:28

作者:计算机学姐
开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”

专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码

在这里插入图片描述

系统展示

【2025最新】基于python+django+vue+MySQL的热门微博数据可视化分析系统,前后端分离。

  • 开发语言:python
  • 数据库:MySQL
  • 技术:python、django、vue
  • 工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

后台界面

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

前台界面

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

摘要

  本文设计并实现了一个基于Python的热门微博数据分析与可视化系统。该系统利用Python的数据处理库(如Pandas)和可视化库(如Matplotlib、Seaborn或Plotly)对微博平台上的热门话题、用户行为、情感倾向等数据进行深度挖掘与分析。通过直观的图表展示,帮助用户快速理解微博热点趋势、用户偏好及情感变化,为社交媒体研究、品牌监测及舆情分析等领域提供有力支持。

研究意义

  随着互联网的发展,微博已成为信息传播和社会舆论的重要平台。对微博数据的分析不仅有助于理解公众关注点和情感倾向,还能为企业决策、品牌管理、危机公关等提供数据支持。本研究通过构建微博数据分析与可视化系统,实现了数据的快速处理与直观展示,为相关领域的研究者和从业者提供了高效、便捷的工具,具有重要的实际应用价值和学术意义。

研究目的

  本研究旨在开发一个功能全面、操作简便的微博数据分析与可视化系统,旨在解决当前微博数据分析中存在的数据量大、处理复杂、结果展示不直观等问题。通过该系统,用户可以轻松实现对微博数据的抓取、清洗、分析以及可视化展示,从而快速洞察微博热点、用户行为及情感趋势,为决策提供科学依据。同时,本研究也希望通过实践探索,为类似社交媒体数据的分析提供可借鉴的方法和思路。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

import pandas as pd  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 模拟的微博数据  
data = {  
    'user_id': [1, 2, 3, 4, 5],  
    'topic': ['科技', '娱乐', '体育', '科技', '娱乐'],  
    'sentiment': [1, 0, 1, -1, 0],  # 1为正面,-1为负面,0为中性  
    'retweets': [100, 500, 200, 300, 450]  
}  
  
# 创建DataFrame  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 数据可视化:不同话题的情感分布  
plt.figure(figsize=(10, 6))  
sentiment_by_topic = df.groupby('topic')['sentiment'].value_counts().unstack(fill_value=0)  
sentiment_by_topic.plot(kind='bar', stacked=True)  
plt.title('不同话题的情感分布')  
plt.xlabel('话题')  
plt.ylabel('数量')  
plt.legend(title='情感', labels=['正面', '中性', '负面'])  
plt.show()  
  
# 数据可视化:转发数与情感的关系  
plt.figure(figsize=(10, 6))  
plt.scatter(df['retweets'], df['sentiment'], color='blue')  
plt.title('转发数与情感的关系')  
plt.xlabel('转发数')  
plt.ylabel('情感(1=正面,-1=负面,0=中性)')  
plt.grid(True)  
plt.show()

总结

  本研究成功构建了一个基于Python的热门微博数据分析与可视化系统,实现了微博数据的深度挖掘与直观展示。该系统不仅提高了微博数据分析的效率与准确性,还为相关领域的研究和应用提供了有力支持。未来,随着技术的不断进步和数据的持续积累,该系统有望进一步完善和优化,为更多领域的研究和应用贡献价值。

获取源码

一键三连噢~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2230395.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

ffplay 实现视频流中音频的延迟

ffplay -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:1234qwer192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101 -vn -af "adelay5000|5000"在这个命令中: -vn 参数表示只播放音频。 -af "adelay5000|5000" 参数表示将音频延迟5000毫秒(即5秒&…

Iceoryx2:高性能进程间通信框架(中间件)

文章目录 0. 引言1. 主要改进2. Iceoryx2 的架构3. C示例代码3.1 发布者示例(publisher.cpp)3.2 订阅者示例(subscriber.cpp) 4. 机制比较5. 架构比较6. Iceoryx vs Iceoryx2参考资料 0. 引言 Iceoryx2 是一个基于 Rust 实现的开…

HTML+javaScript+CSS

文章目录 HTMLjavaScriptCSS属性区块表单层叠样式表选择器常用属性盒子模型相关属性浮动float定位(position) JS操作节点事件点击事件onclick()聚焦事件、失焦事件鼠标移入移出事件 定时任务延迟定时任务重复定时任务 判断哪个单选框被选中设置按钮失效冒…

跟着红队笔记学习 tmux:渗透测试中的多终端利器

内容预览 ≧∀≦ゞ 跟着红队笔记学习 tmux:渗透测试中的多终端利器进入 tmux 前的准备tmux 概念简介tmux 基础操作会话管理命令会话管理快捷键会话内和会话外命令的区别 tmux 窗口和面板管理新建和管理窗口分割窗口为面板切换面板面板放大与恢复调整面板大小关闭面板…

服务器数据恢复—DELL EqualLogic PS6100系列存储简介及如何收集故障信息?

DELL EqualLogic PS6100系列存储采用虚拟ISCSI SAN阵列,支持VMware、Solaris、Linux、Mac、HP-UX、AIX操作系统,提供全套企业级数据保护和管理功能,具有可扩展性和容错功能。DELL EqualLogic PS6100系列存储介绍: 1、上层应用基础…

【力扣】Go语言回溯算法详细实现与方法论提炼

文章目录 一、引言二、回溯算法的核心概念三、组合问题1. LeetCode 77. 组合2. LeetCode 216. 组合总和III3. LeetCode 17. 电话号码的字母组合4. LeetCode 39. 组合总和5. LeetCode 40. 组合总和 II小结 四、分割问题6. LeetCode 131. 分割回文串7. LeetCode 93. 复原IP地址小…

【深度学习】实验 — 动手实现 GPT【三】:LLM架构、LayerNorm、GELU激活函数

【深度学习】实验 — 动手实现 GPT【三】:LLM架构、LayerNorm、GELU激活函数 模型定义编码一个大型语言模型(LLM)架构 使用层归一化对激活值进行归一化LayerNorm代码实现scale和shift 实现带有 GELU 激活的前馈网络测试 模型定义 编码一个大…

基于springboot+vue车辆充电桩管理系统

基于springbootvue车辆充电桩管理系统 摘 要 随着信息化时代的到来,管理系统都趋向于智能化、系统化,车辆充电桩管理系统也不例外,但目前国内仍都使用人工管理,市场规模越来越大,同时信息量也越来越庞大,…

WordPress网站添加嵌入B站视频,自适应屏幕大小,取消自动播放

结合bv号 改成以下嵌入式代码&#xff08;自适应屏幕大小,取消自动播放&#xff09; <iframe style"width: 100%; aspect-ratio: 16/9;" src"//player.bilibili.com/player.html?isOutsidetrue&bvidBV13CSVYREpr&p1&autoplay0" scrolling…

BLG与T1谁会赢?python制作预测程序,结果显示,BLG将打败T1

决赛预测 2024英雄联盟全球总决赛 2024年英雄联盟全球总决赛&#xff0c;今天晚上&#xff08;2024年11月2日22点&#xff09;就要开始了&#xff01;今年的总决赛的队伍是BLG与T1。当然一些老的lol玩家&#xff0c;现在可能对于lol关注不多&#xff0c;并不清楚这两个队伍。…

AI-基本概念-向量、矩阵、张量

1 需求 需求&#xff1a;Tensor、NumPy 区别 需求&#xff1a;向量、矩阵、张量 区别 2 接口 3 示例 4 参考资料 【PyTorch】PyTorch基础知识——张量_pytorch张量-CSDN博客

【笔面试常见题:三门问题】用条件概率、全概率和贝叶斯推导

1. 问题介绍 三门问题&#xff0c;又叫蒙提霍尔问题&#xff08;Monty Hall problem&#xff09;&#xff0c;以下是蒙提霍尔问题的一个著名的叙述&#xff0c;来自Craig F. Whitaker于1990年寄给《展示杂志》&#xff08;Parade Magazine&#xff09;玛丽莲沃斯莎凡特&#x…

Core日志 Nlog

资料 资料 资料 直接在NuGet里面搜索NLog.Web.AspNetCore&#xff0c;然后进行安装即可&#xff0c;

使用form表单的action提交并接收后端返回的消息

使用form表单的action提交表单是同步提交的方式&#xff0c;会跳转页面&#xff0c;所以无法获取后端返回来到消息。这样描述或许没有太大感觉&#xff0c;如果我要通过表单的方式上传文件&#xff0c;并接收后台返回来的响应数据&#xff1b;这样说是不是就感同深受了呢。 1.…

从障碍到流畅:提升远程团队沟通的最佳实践

远程工作模式带来了地理和时间上的灵活性&#xff0c;但同时也引入了一些沟通障碍。这些障碍可能导致信息传递不畅、合作效率低下&#xff0c;甚至影响团队成员之间的关系。解决远程团队的沟通障碍需要一系列综合策略的实施&#xff0c;包括利用高效的技术工具、建立明确的沟通…

鸿蒙进阶篇-Swiper组件的使用

“在科技的浪潮中&#xff0c;鸿蒙操作系统宛如一颗璀璨的新星&#xff0c;引领着创新的方向。作为鸿蒙开天组&#xff0c;今天我们将一同踏上鸿蒙基础的探索之旅&#xff0c;为您揭开这一神奇系统的神秘面纱。” 各位小伙伴们我们又见面了,我就是鸿蒙开天组,下面让我们进入今…

【PTA】4-2 树的同构【数据结构】

给定两棵树 T1​ 和 T2​。如果 T1​ 可以通过若干次左右孩子互换就变成 T2​&#xff0c;则我们称两棵树是“同构”的。例如图1给出的两棵树就是同构的&#xff0c;因为我们把其中一棵树的结点A、B、G的左右孩子互换后&#xff0c;就得到另外一棵树。而图2就不是同构的。 图一…

《女巫攻击:潜伏在网络背后的隐秘威胁与防御策略》

目录 引言 一、基本概念 二、攻击机制 三、Sybil攻击类型 1、直接通信 2、间接通信 3、伪造身份 4、盗用身份 5、同时攻击 6、非同时攻击 四、攻击影响 五、防御措施 总结 引言 随着区块链技术和去中心化网络的迅速发展&#xff0c;网络安全问题也愈发引起关注。其…

华为 HCIP-Datacom H12-821 题库 (41)

&#x1f423;博客最下方微信公众号回复题库,领取题库和教学资源 &#x1f424;诚挚欢迎IT交流有兴趣的公众号回复交流群 &#x1f998;公众号会持续更新网络小知识&#x1f63c; 1. 在组播中&#xff0c;&#xff08; &#xff09;模型针对特定源和组的绑定数据流提供服务&…

Day08只出现一次的数字

给你一个 非空 整数数组 nums &#xff0c;除了某个元素只出现一次以外&#xff0c;其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。 你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题&#xff0c;且该算法只使用常量额外空间。 class Solution {public int singleNum…