基于Python网易云音乐评论数据爬取+清洗+分析可视化计算机毕业设计（附源码）✅

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基于Python网易云音乐评论数据爬取+清洗+分析可视化计算机毕业设计（附源码）✅

2024-07-16 21:24| 来源: 网络整理| 查看: 265

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。🍅

1、项目介绍

Python网易云音乐评论数据爬取清洗可视化是一种结合Python编程语言和相关库的方法，可以帮助我们获取、处理、分析和可视化网易云音乐评论数据，从而更好地理解用户行为和市场趋势。

技术栈： Python语言、requests爬虫、数据清洗、numpy、pandas、matplotlib

2、项目界面

（1）词云图分析

在这里插入图片描述

# 绘制词云图 def generate_wordcloud(text): wordcloud = WordCloud(width=1000, height=700, background_color='white', # 背景颜色 font_path='simhei.ttf', # 字体 scale=15, # 间隔 contour_width=5, # 整个内容显示的宽度 contour_color='red', # 内容显示的颜色红色边境 ).generate(text) # wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color='white') plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()

（2）情感分析在这里插入图片描述

# 根据情感倾向分数将评论分类为积极和消极 positive_comments = [comment for comment, score in zip(segmented_comments, sentiment_scores) if score > 0.5] negative_comments = [comment for comment, score in zip(segmented_comments, sentiment_scores) if score

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