如何用Python爬虫制作知乎热榜和微博热搜的时序可视化图？
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本文共计3378个文字，预计阅读时间需要14分钟。
本期为+知乎热榜/微博热搜时序图+系列文章+下篇+内容，[上篇]介绍了如何使用Python定时爬取知乎热榜/微博热搜数据。今天，我将为大家介绍如何使用pyecharts制作热搜数据的时间序列图。
本期为<知乎热榜/微博热搜时序图>系列文章下篇内容，给大家介绍了如何使用Python定时爬取知乎热榜/微博热搜数据，今天给大家介绍如何使用pyecharts制作热榜数据时间序列图（动态轮播图），希望对你有所帮助。
先看看效果(不同播放速度)：
names = ['詹姆斯', '杜兰特', '库里', '欧文', '哈登'] allinfo = [[[492, 610, 533, 416, 565, 639, 709, 465, 472], [387, 551, 488, 511, 514, 646, 747, 454, 636], [1683, 2036, 2089, 1743, 1920, 1954, 2251, 1505, 1544]], [[533, 527, 640, 598, 178, 589, 513, 464, 497], [214, 231, 374, 445, 110, 361, 300, 366, 457], [2161, 1850, 2280, 2593, 686, 2029, 1555, 1792, 2027]], [[88, 314, 334, 341, 430, 353, 261, 369, 26], [138, 539, 666, 619, 527, 524, 310, 361, 33], [383, 1786, 1873, 1900, 2375, 1999, 1346, 1881, 104]], [[191, 216, 259, 237, 157, 230, 227, 335, 103], [275, 350, 433, 389, 250, 418, 306, 464, 128], [944, 1325, 1478, 1628, 1041, 1816, 1466, 1596, 548]], [[252, 379, 344, 459, 501, 659, 389, 518, 387], [229, 455, 446, 565, 612, 907, 630, 586, 450], [1044, 2023, 1851, 2217, 2376, 2356, 2191, 2818, 2096]]]
数据来自之前的一篇文章：
时序图代码：
y1 = [] y2 = [] y3 = [] for i in range(9): y_trb_sorce = [] y_ast_sorce = [] y_pts_sorce = [] for j in range(5): y_trb_sorce.append(allinfo[j][0][i]) y_ast_sorce.append(allinfo[j][1][i]) y_pts_sorce.append(allinfo[j][2][i]) y1.append(y_pts_sorce) y2.append(y_ast_sorce) y3.append(y_trb_sorce) years = ['11-12赛季', '12-13赛季', '13-14赛季', '14-15赛季', '15-16赛季', '16-17赛季', '17-18赛季', '18-19赛季', '19-20赛季'] tl = Timeline() for i in range(9): bar = ( Bar() .add_xaxis(names) .add_yaxis('得分', y1[i]) .add_yaxis('助攻', y2[i]) .add_yaxis('篮板', y3[i]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}三项数据".format(years[i]))) ) tl.add(bar, "{}".format(years[i])) tl.render_notebook()
2.1 读取数据
weibo_data = pd.read_csv('weibo_hot_datas.csv') weibo_data.head()
2.2 排名前15的热点
代码：
tl = Timeline() count = 50 time_data_counts = int(weibo_data.shape[0]/count) times = weibo_data['时间'].values.tolist() for i in range(time_data_counts): bar = ( Bar() .add_xaxis(list(weibo_data['标题'])[i*count:i*count+15][::-1]) .add_yaxis('微博热搜', list(weibo_data['热度'])[i*count:i*count+15][::-1]) .reversal_axis() .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('{}'.format(times[i*count]))) ) tl.add(bar, "{}".format(times[i*count])) tl.render_notebook()
2.3 调整边距
代码：
# 将图形整体右移 grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='30%', pos_right='10%')) ) tl.add(bar, "{}".format(times[i*count])) tl.add(grid, '')
2.4 定制主题，增加图标，设置播放速度
效果：
zhihu_data = pd.read_csv('zhuhu_hot_datas.csv') zhihu_data.head()
3.2 排名前15的热点
效果：
3.3 排名后15的热点
效果：
本期主要是给小伙伴们提供一个制作时序图的思路，代码重复比较多，知乎热榜代码就没贴出来了，如果需要可以在下面链接查看代码（上篇+下篇），也可以在线运行：
www.heywhale.com/mw/project/60dd1932ee16460017a49d57
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本期为+知乎热榜/微博热搜时序图+系列文章+下篇+内容，[上篇]介绍了如何使用Python定时爬取知乎热榜/微博热搜数据。今天，我将为大家介绍如何使用pyecharts制作热搜数据的时间序列图。
本期为<知乎热榜/微博热搜时序图>系列文章下篇内容，给大家介绍了如何使用Python定时爬取知乎热榜/微博热搜数据，今天给大家介绍如何使用pyecharts制作热榜数据时间序列图（动态轮播图），希望对你有所帮助。
先看看效果(不同播放速度)：
names = ['詹姆斯', '杜兰特', '库里', '欧文', '哈登'] allinfo = [[[492, 610, 533, 416, 565, 639, 709, 465, 472], [387, 551, 488, 511, 514, 646, 747, 454, 636], [1683, 2036, 2089, 1743, 1920, 1954, 2251, 1505, 1544]], [[533, 527, 640, 598, 178, 589, 513, 464, 497], [214, 231, 374, 445, 110, 361, 300, 366, 457], [2161, 1850, 2280, 2593, 686, 2029, 1555, 1792, 2027]], [[88, 314, 334, 341, 430, 353, 261, 369, 26], [138, 539, 666, 619, 527, 524, 310, 361, 33], [383, 1786, 1873, 1900, 2375, 1999, 1346, 1881, 104]], [[191, 216, 259, 237, 157, 230, 227, 335, 103], [275, 350, 433, 389, 250, 418, 306, 464, 128], [944, 1325, 1478, 1628, 1041, 1816, 1466, 1596, 548]], [[252, 379, 344, 459, 501, 659, 389, 518, 387], [229, 455, 446, 565, 612, 907, 630, 586, 450], [1044, 2023, 1851, 2217, 2376, 2356, 2191, 2818, 2096]]]
数据来自之前的一篇文章：
时序图代码：
y1 = [] y2 = [] y3 = [] for i in range(9): y_trb_sorce = [] y_ast_sorce = [] y_pts_sorce = [] for j in range(5): y_trb_sorce.append(allinfo[j][0][i]) y_ast_sorce.append(allinfo[j][1][i]) y_pts_sorce.append(allinfo[j][2][i]) y1.append(y_pts_sorce) y2.append(y_ast_sorce) y3.append(y_trb_sorce) years = ['11-12赛季', '12-13赛季', '13-14赛季', '14-15赛季', '15-16赛季', '16-17赛季', '17-18赛季', '18-19赛季', '19-20赛季'] tl = Timeline() for i in range(9): bar = ( Bar() .add_xaxis(names) .add_yaxis('得分', y1[i]) .add_yaxis('助攻', y2[i]) .add_yaxis('篮板', y3[i]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}三项数据".format(years[i]))) ) tl.add(bar, "{}".format(years[i])) tl.render_notebook()
2.1 读取数据
weibo_data = pd.read_csv('weibo_hot_datas.csv') weibo_data.head()
2.2 排名前15的热点
代码：
tl = Timeline() count = 50 time_data_counts = int(weibo_data.shape[0]/count) times = weibo_data['时间'].values.tolist() for i in range(time_data_counts): bar = ( Bar() .add_xaxis(list(weibo_data['标题'])[i*count:i*count+15][::-1]) .add_yaxis('微博热搜', list(weibo_data['热度'])[i*count:i*count+15][::-1]) .reversal_axis() .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('{}'.format(times[i*count]))) ) tl.add(bar, "{}".format(times[i*count])) tl.render_notebook()
2.3 调整边距
代码：
# 将图形整体右移 grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left='30%', pos_right='10%')) ) tl.add(bar, "{}".format(times[i*count])) tl.add(grid, '')
2.4 定制主题，增加图标，设置播放速度
效果：
zhihu_data = pd.read_csv('zhuhu_hot_datas.csv') zhihu_data.head()
3.2 排名前15的热点
效果：
3.3 排名后15的热点
效果：
本期主要是给小伙伴们提供一个制作时序图的思路，代码重复比较多，知乎热榜代码就没贴出来了，如果需要可以在下面链接查看代码（上篇+下篇），也可以在线运行：
www.heywhale.com/mw/project/60dd1932ee16460017a49d57