数据可视化
本文旨在通过确定条形图、折线图、饼图等图表设计来可视化豆瓣TOP250电影，展示最高评论人数、年度分布、类型百分比。例如，模拟数据用于显示收视率最高的电影、每年最高的电影数量以及每年得分最高的电影的趋势。您可以下载完整的代码，其中包含ECharts 实现的四个图表。
思路
请逆向解释你的想法。
首先，确定最终效果：视觉图表。这样，您就可以根据自己需要的数据，确定需要哪些基础数据来进行按需爬取和存储。本文完成了前两个步骤。可视化图表设计和模拟数据。
可视化设计
柱状图：
【豆瓣电影250强】评论最多的10部电影
统计目标：豆瓣评分前600部影片统计目的：豆瓣评分前250部影片
统计对象：评分前600 部影片统计目的：年数前10 部影片
统计对象：豆瓣电影TOP250 统计目的：年度高分电影产量趋势
统计目标：豆瓣电影TOP250 统计目的：展示不同类型电影在评分TOP600中所占的百分比图表数据：各类型电影数量
折线图
饼图
//这些是评论最多的TOP10电影假设豆瓣电影TOP250检索数据var movieData=[ //电影名称、评论数['肖申克的救赎', 1000000], ['别再情妇', 950000], ['阿甘正传', 900000], [ '这个杀手不太好'冷', Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000], //随机生成100000到900000的审稿人数量['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], [ '宝莱坞三白痴', Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000], ['八公物语', Math.floor(Math.random() * 800000) + 100000] ];评论者排序降序movieData.sort((a, b)=b[1] - a[1]); //只保留评论最多的前10 部电影movieData=movieData.
评价人数最多的电影top10
模拟数据
//模拟豆瓣排名前250的电影年份及对应数量var SimulatedData=[] for (let i=1990; i=2020; i++) { //1990 假设只有年份被考虑。 2020 年之前的电影let count=Math.floor(Math.random() * 50) + 1; //随机生成1 到50 部电影SimulatedData.push([i, count]) } //按照电影排序按数字降序排列，得到年数最高的前10 部电影。/提取X轴和Y轴数据var xAxisData=SimulatedData.map(item=item[1]) var yAxisData=SimulatedData.map(item=item[0]);
-scoring movie for (let i=1990; i=2020; i++) { //随机生成1 到50 多个电影，模拟每年高分电影的产生let count=Math.floor(Math.random () * 50) + 1;yearData.push(i) //将年份添加到X 轴数据。 ProductionData.push(count); //将电影产量添加到Y 轴数据中。
年份最多的电影数量top10
模拟数据
//定义电影类型列表var movieGenres=[ '戏剧', '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、歌舞表演、家庭、儿童、传记、历史、战争、犯罪”、“西部片”、“奇幻片”、“冒险片”、“灾难片”、“武术片”、“服装片” ', 'Sports', 'Noir']; //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，假设数量在50 到500 之间var value=Math.floor(Math.random() * 451) + 50;返回{ value: 值，name: 流派});
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