ECharts实现豆瓣电影TOP250的四个图表可视化案例

ECharts实现豆瓣电影TOP250的四个图表可视化案例

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/No_Name_Cao_Ni_Mei/article/details/139925504

本文将介绍如何使用ECharts实现豆瓣电影TOP250的四个图表可视化案例。通过柱状图、折线图和饼图，展示评价人数最多的电影、年份最多的电影数量、每年高分电影产量趋势以及各类型电影占比。文章详细描述了每个图表的设计思路和模拟数据，并提供了完整的代码实现。

思路

讲解思路，采用倒推的方式，

• 首先确定可视化图表，也就是最终的效果。
• 这样就能确定需要那些基础数据
• 根据需要的数据进行按需爬取存储。
  本篇文章完成前两步。可视化图表设计 和 模拟数据。

可视化设计

柱状图：

【豆瓣电影TOP250】评价人数最多的电影top10

• 统计对象：电影评分TOP600
• 统计目的：豆瓣电影TOP250
• X轴数据：电影评价人数
• Y轴数据：电影名

【豆瓣电影TOP250】年份最多的电影数量top10

• 统计对象：电影评分TOP600的电影
• 统计目的：年份最多的电影数量top10
• X轴数据：电影数量值
• Y轴数据：电影年份值

折线图

【豆瓣电影TOP250】每年高分电影产量趋势

• 统计对象：豆瓣电影TOP250
• 统计目的：每年高分电影产量趋势
• X轴数据： 电影年份
• Y轴数据： 当年电影数量

饼图

豆瓣电影TOP250各类型电影占比

• 统计对象：豆瓣电影TOP250
• 统计目的：展示不同类型电影在评分TOP600中的比例
• 图表数据：各类型电影的数量

评价人数最多的电影top10

模拟数据

// 假设这是获取到的豆瓣电影TOP250评价人数最多的电影TOP10的数据
var movieData = [
    // 电影名, 评价人数
    ["肖申克的救赎", 1000000],
    ["霸王别姬", 950000],
    ["阿甘正传", 900000],
    ["这个杀手不太冷", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000], // 随机生成100000到900000的评价人数
    ["千与千寻", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000],
    ["泰坦尼克号", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000],
    ["盗梦空间", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000],
    ["星际穿越", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000],
    ["楚门的世界", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000],
    ["三傻大闹宝莱坞", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000],
    ["忠犬八公的故事", Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000]
];
// 确保评价人数是降序排列
movieData.sort((a, b) => b[1] - a[1]);
// 只保留评价人数最多的前10部电影
movieData = movieData.slice(0, 10);

年份最多的电影数量top10

模拟数据

// 模拟豆瓣电影TOP250的电影年份和对应的数量
var simulatedData = [];
for (let i = 1990; i <= 2020; i++) { // 假设我们只考虑1990年到2020年的电影
    let count = Math.floor(Math.random() * 50) + 1; // 随机生成1到50部电影的数量
    simulatedData.push([i, count]);
}

// 按照电影数量进行降序排序，获取年份最多的电影数量top10
simulatedData.sort((a, b) => a[1] - b[1]);
simulatedData = simulatedData.slice(0, 10);

// 提取X轴和Y轴的数据
var xAxisData = simulatedData.map(item => item[1]);
var yAxisData = simulatedData.map(item => item[0]);

每年高分电影产量趋势

模拟数据

// 模拟豆瓣电影TOP250每年高分电影的产量
var yearData = []; // 存储年份
var productionData = []; // 存储每年高分电影的产量

for (let i = 1990; i <= 2020; i++) {
    // 随机生成1到50部电影的数量，模拟每年高分电影的产量
    let count = Math.floor(Math.random() * 50) + 1;
    yearData.push(i); // 添加年份到X轴数据
    productionData.push(count); // 添加电影产量到Y轴数据
}

各类型电影占比

模拟数据

// 定义电影类型列表
var movieGenres = [
    "剧情", "喜剧", "动作", "爱情", "科幻", "动画", "悬疑", "惊悚", "恐怖",
    "纪录片", "短片", "情色", "音乐", "歌舞", "家庭", "儿童", "传记", "历史",
    "战争", "犯罪", "西部", "奇幻", "冒险", "灾难", "武侠", "古装", "运动",
    "黑色电影"
];
// 根据类型列表生成模拟数据
var pieChartData = movieGenres.map(function(genre) {
    // 随机生成每种类型的电影数量，这里假设数量在50到500之间
    var value = Math.floor(Math.random() * 451) + 50;
    return {
        value: value,
        name: genre
    };
});

完整代码