豆瓣电影Top250的可视化分析

本文旨在实现豆瓣电影TOP250的可视化，通过确定柱状图、折线图和饼图等图表设计，展示评价人数最多、年份分布及类型占比。模拟数据用于演示，例如评价最多的电影、年份最多的电影数量及每年高分电影趋势。完整代码可下载，包含ECharts实现的四种图表。

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

点我下载：echarts实现豆瓣Top250可视化【四个图表-完美融合UI搭配设计和模拟数据】.rar