关于水晶易表的简介及水晶易表安装初识

这几天看到了一个高大上的东东,它的名字叫水晶易表,名字超好听,它其实大有来头。

水晶易表是全球领先的商务智能软件商SAP Business Objects的最新产品,通常我们只需要简单的进行点击和拖拽操作,Crystal Xcelsius就可以令您静态的Excel电子表格充满生动的数据展示、动态表格、图像和可交互的可视化分析。

哇!看到这里,小编一下子就被吸粉了。以前我们总是看到旋转的仪表盘,动态的数据线等,而且还可以进行交互,但是不知道怎么实现,但是现在已经有答案了,可以通过水晶易表来实现。水晶易表确实高大上,但是其安装过程却是让人抓狂,在此小编分享一下自己的经验给大家,希望日后用到水晶易表的伙伴们少走弯路。

水晶易表目前适用于主流的Windows操作系统,其安装的时候需要依赖Excel和Adobe Flash Player,因为里边的动画仅支持Adobe Flash Player,所以必须要安装Adobe Flash Player。水晶易表兼容的Excel版本为Excel2003/2007和2010,对Adobe Flash Player的版本要求在10.0及其以上。所以除了必备的水晶易表安装包之外,还必须要提前在本机上安装好Excel和Adobe Flash Player。目前水晶易表的安装包很难找到到,小编历经千辛万苦才找到了一个2008版本的水晶易表,但是亲测是好用的,如果有需要的小伙伴可以通过站内联系我。

Excel大家通常都有,而且都安装在本机,十分稳定,但是Adobe Flash Player不一定每个人都可以顺利的安装上,首先要确保自己的电脑上没有Adobe Flash Player的安装包残留。

彻底卸载Adobe Flash Player的方法:

1、使用本机中的控制面板先删除之前的Adobe Flash Player;

2、再使用360安全卫士软件中再次全盘清除残余的文件;

3、在cmd进入命令行,输入regedit,在注册表中找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Macromedia\FlashPlayer\SafeVersions,SafeVersions里面存在的是Flash player的版本信息,删除掉已安装的版本信息;

4、把C:\WINDOWS\system32\Macromed整个文件夹删除。

至此,本机上残留的Adobe Flash Player的安装包已经彻底删除,关于Adobe Flash Player的安装和删除可以参考这篇文章:在Windows上如何安装和彻底卸载Adobe Flash Player教程。

之后,进入Adobe Flash Player官方网站,如下图所示:

关于水晶易表的简介及水晶易表安装初识

Adobe Flash Player官方网站

之后点击立即安装即可,注意要关闭自己所有的浏览器,不然安装程序会停滞的。

尔后Adobe Flash Player边可以顺利安装上了,出现finished字样表示Adobe Flash Player安装成功。

找到水晶易表安装包,右键以管理员身份运行,建议自定义安装,之后安装程序会检验系统环境和Adobe Flash Player的版本,一般会顺利通过检查,之后便可以在桌面上看到水晶易表的logo啦!

下面这张图是小编利用水晶易表做的2012年中国各地区居民消费价格指数模型,在水晶易表中可以进行互动的,只要点击不同的省位,便可以查看其每个月份的消费价格,在仪表盘中可以查看最高值和最低值~~有没有觉得很高大上呢?

关于水晶易表的简介及水晶易表安装初识

2012年中国各地区居民消费价格指数模型

水晶易表可以令您静态的Excel表格充满生动的数据展示、动态表格、图像和可交互的可视化分析,而且分析结果就可以轻松的嵌入到PowerPoint、PDF 文档、Outlook和网页上了,在工作汇报的时候拿出来肯定让老板大吃一鲸。

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手把手教你利用Pyecharts库对IP代理数据进行数据可视化分析

/1 前言/

前几天小编发布了手把手教你使用Python爬取西次代理数据(上篇)和手把手教你使用Python爬取西次代理数据(下篇),木有赶上车的小伙伴,可以戳进去看看。今天小编带对爬取的数据进行可视化操作,数据可视化主要利用 pyecharts 库进行操作,具体步骤如下。

本次爬虫的目的主要是想分析代理在全国各城市的分布情况。小编的思路是对所有城市的代理数量进行一个统计,然后通过可视化技术构建一个代理热力分布图。整体思路是使用 pyecharts 构建一张热力分布图,用以直观展现各个城市的代理分布情况。

 

/2 代理分布统计/

Pyecharts 在进行热力图绘制的时候,需要提供城市名,但实际上从网上爬取到的位置数据并不是标准的城市名:

这个时候需要我们对这些数据进行处理,从位置中将城市名提取出来,例如:湖北十堰 需要提取出 十堰 来。

为了达到这个目的,我使用开源的** cpca** 库进行提取,该库主要使用结巴分词对数据进行处理,然后比对数据库,将省市县提取出来,一个直观的例子如下:

通过这种方式,我们就可以提取出城市名了,在然后在代码中实现如下:

提取完城市数据之后,需要对城市的代理数量进行一个统计,总体思路是,构建一个列表。然后循环遍历抓取的城市,如果找到一个列表中没有的城市,就在列表中加入该城市,并把代理设置为 1,如果有该城市,则数量加 1。

通过这种方式,就将代理在各个城市的分布情况统计完毕了。接下来就是使用 pyecharts 进 行热力图绘制了。

 

/3 代理热力图绘制/

有了代理在各个城市的分布情况,接下来就需要进行热力图绘制,使用 pyecharts 加载我们之前统计好的列表即可, 代码如下:

程序执行完毕后,会在当前页面生成一个名叫全国代理分布.html的网页,使用 chrome或者 firefox 打开该网页即可看到热力分布结果, 如下图所示,其中颜色越深的地方代表代理数量越多。

全国代理分布图

数据视图

统计发现,代理主要分布在东部地区,东部地区又集中分布在广州、江浙、山东一带,而西部地区几乎没有,这也从另外以角度说明了互联网硬件设施在我国发展的很不均衡,绝大多数资源集中到了东部地区。

 

/4 小结/

本次任务主要爬取了代理网站上的代理数据,对代理在各个城 市的分布进行了统计分析,并利用可视化的技术进行代理分布热力图绘制。主要做了以下方 面的工作:

  1. 学习使用 pyecharts 库进行数据可视化;
  2. 学习使用 cpca 库进行中文数据分词。

    得出了以下结论:

  3. 全国各地的网络代理主要分布在东部地区,东部地区又集中分布在广州、江浙、山东一带,而西部地区几乎没有,这也从一个角度说明了互联网硬件设施在我国发展的很不均衡,绝大多数资源集中到了东部地区。
  4. Python 爬虫是一项综合技能,在爬取网站的过程中能够学到很多知识,希望大家多多专研。

    如果有需要代码的小伙伴,可以在后台回复“代理”二字,即可获取。

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Python大佬分析了15万歌词,告诉你民谣歌手们到底在唱什么

前几天小编写了两篇利用Python采集网易云歌词采集网易云音乐歌曲文章,相信小伙伴们经过实践之后都能够顺利的采集到自己想要听的歌曲。下面的歌词是小编去年11月份采集的民谣歌词,经过统计,歌词量达到将近15万。

用Python采集的民谣歌词

心血来潮,想利用Python来分析一下民谣歌手们到底在唱些什么鬼~~

首先运用jieba库进行分词和词频统计分析,得到歌词中的词频统计,部分主要代码如下图所示:

运用jieba库进行分词和词频统计分析

得到的词频后将其导入到Excel表格中,详情如下图:

民谣歌手词频统计表

利用词云将其进行可视化,得到效果图如下:

歌词词云可视化
歌词词云可视化

从词频中,我们可以感受到民谣歌手们时常提及青春,感叹韶华易逝,青春小鸟一去不回来。他们会觉得很孤单,但是并不沉浸在忧伤之中,而是心中向往着远方,对整个世界充满希望、对未来充满阳光。嘿嘿,民谣歌手们在传递正能量咧~~

之后通过词频统计分析歌手们喜欢的季节,得到的数据统计如下图所示:

民谣歌手们喜欢的季节

由饼图可以看出,民谣歌手们比较喜欢春天~~等待下一个春天回来;飘在异乡的雪 覆盖了春天~~

继续分析民谣歌手的歌词,探索民谣歌手们到底喜欢活在哪一天,详情如下图所示:

民谣歌手们到底喜欢活在哪一天

由柱状图可以看出,民谣歌手们更加喜欢明天,对于明天充满希望。大家都说我拿青春赌明天,看来是有道理滴。爱人你可感到明天已经来临;却不知明天的船舶停靠在何方~~

通过城市地点词频统计,探索民谣歌手们最喜欢哪个城市,得到的统计图如下所示:

民谣歌手们最喜欢哪个城市

可以很明显的看出,北京直接开挂,完胜其他城市。在南方城市中,民谣歌手念叨最多的还是成都,和我在成都的街头走一走,喔喔喔~~~当然,南京、上海、昆明也有提及,但是分量不大。

那么民谣歌手们到底喜欢南方还是北方呢?看看下图你就知道了。

南方or北方?

可以看出来,民谣歌手们还是蛮喜欢南方菇凉的。北方的村庄住着一个南方的姑娘;南方姑娘 你是否习惯北方的秋凉;南方姑娘 你是否喜欢北方人的直爽~~~赵雷歌曲《南方姑娘》送给你^_^

最后利用SnowNLP对每一位民谣歌手的歌词进行情感分析,得到的统计图如下所示:

民谣歌手的情感分析

可以看的出来,许巍的歌曲中表达的情绪是比较嗨的,充满正能量;而赵雷、逃跑计划等人唱的歌曲所表达的情绪比较平缓,像是在不慌不忙的给你讲故事;尧十三等人的歌曲相对忧伤一些。不过话说回来,民谣歌手们的情绪总的来说还是比较开心的。

最后小编总结一下民谣歌手到底在唱什么,唱的是寂寞么?当然不是~~~

通过15万民谣歌词的分析,我们可以得出民谣歌手们时常感叹青春,觉得韶华易逝。通常呢,他们会觉得很孤单,但是并不沉浸在忧伤之中,而是心中向往着远方,对整个世界充满希望、对未来充满阳光。他们喜欢春天和冬天,喜欢生活在明天,对未来充满着信心和希望。他们喜欢北方的城市,尤其是首都北京,但同时呢,他们又惦记着南方姑娘,最希望和女票去的南方城市是成都、南京、香港和昆明~~

以上观点仅供大家参考,欢迎大家来181125776扣扣群内交流探讨~~

^_^最后小编祝大家周末愉快^_^

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利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

前几天给大家分享了如何利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例,感兴趣的小伙伴可以点击链接进行查看。今天小编给大家介绍如何利用Python网络爬虫抓取微信好友的省位和城市,并且将其进行可视化,具体的教程如下。

爬取微信好友信息,不得不提及这个itchat库,简直太神奇了,通过它访问微信好友基本信息可谓如鱼得水。下面的代码是获取微信好友的省位信息:

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

程序运行之后,需要扫描进行授权登录,之后在Pycharm的控制台上会出现如下图的红色提示,这些红色的字体并不是我们通常遇到的Python程序运行报错,属于正常的状态,不用太理会。大意是提示你要用手机扫描下载过来的二维码;确认授权;加载通讯录好友信息;登录成功。之后就会将程序中所需要的内容打印出来,如下图所示:

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

将打印出来的内容放到记事本中,如下图所示:

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

可以看到小编的大部分好友都是在中国,而且辽宁的朋友最多,其次是广东省和湖南省的好友居多,可以知道小编是和这三个地方结缘了。下图中展示的省位好友数量并没有那么多,除了青海之外,全部都是国外的城市或国家名称,说明小编的青海朋友并不多,希望可以多交几位青海省的朋友。另外经过统计,小编还发现自己并没有云南、海南和甘肃的朋友,希望可以和这几个地方的伙伴们做个朋友 ~

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

下图展示的是对好友的地图可视化,具体的实现可以参考这篇文章:Python大佬批量爬取中国院士信息,告诉你哪个地方人杰地灵,在此就不再赘述。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

可以看到颜色较深的省位是辽宁省、广东省和湖南省,说明这三个省位小编的好友较多。

接下来继续写代码,抓取微信好友所在的城市,如下图所示:

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

这里代码和程序运行的截图都放到一起了,在此对于红色字体就不再赘述了。就打印出来的信息可以看到,小编的微信好友中大连的朋友最多,其实是广东省的朋友,如广州和深圳,再就是湖南省的朋友了,如衡阳和长沙。

将微信好友城市分布拷贝到记事本中,可以更加清楚的看到好友的分布,如下图所示:

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

还有部分城市如下图所示:

利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化

还有一些地区就不再多粘贴出来了。另外,感兴趣的小伙伴可以将城市统计汇总,之后将其做个地图可视化,可以尝试一下噢~~

^_^小编最后祝大家周末愉快^_^

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利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

前几天给大家分享了如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例,以及利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化,感兴趣的小伙伴可以点击进去看看详情,内容方面不是很难,即使你是小白,也可以通过代码进行实现抓取。今天,小编继续给大家分享如何利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示,具体的教程如下所示。

1、代码实现还是基于itchat库,关于这个神奇的库,在之前的文章中有提及, 再次不多赘述。下图的代码的功能是实现签名的抓取和数据提取。之后将抓取到的数据写入到本地文件中去。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

2、程序运行完成之后,得到了一个文本文件,内容如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

第一行中最开始的那条签名是小编自己的,博学,审问,慎思,明辨,笃行。之后的签名是根据微信通讯录上的名片列序来进行呈现的。如果好友有微信签名的话,都会抓取下来,如果没有签名的话,则忽略。

3、随机的验证一下微信好友的签名,再此以小编对象的微信签名为例,她的签名是“得之安然、失之坦然、处之泰然、顺其自然、争其必然!”,之后在TXT文件中进行搜索,可以看到其签名确实是存在里边的,如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

4、接下来就要对这个文件文件进行词云可视化呈现了。继续写代码,如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

代码的关键部分是需要底图和字体,底图小编用的是路飞,注意要使用白色底图的图片,不然词云可视化的时候效果不佳。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

字体的话需要自己提前去下载,对于可视化呈现也可以参考这篇文章:如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

5、运行程序之后,仍然需要进行扫码授权,程序运行如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

红色代码部分,上一篇文章已经详细讲解过了,再次不多赘述了。

6、之后我们可以看到漂亮的词云图就展示在我们面前了,如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

根据词云的可视化效果来看,关键词:人生、努力、时间、我们、哈哈哈……等词语,出现的频率较高。可以感受得到小编的微信好友的签名基本上都突显出积极乐观,珍惜时间,努力奋斗的特征。

劝君吸取金缕衣,劝君惜取少年时。花开堪折直须折,莫待无花空折枝。祝福大家周末愉快,人生苦短,我用Python~~

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如何利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例

前几天给大家分享了利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态(上)和利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码(下),并且对抓取到的数据进行了Python词云和wordart可视化,感兴趣的伙伴可以戳这篇文章:利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化。

今天我们继续focus on微信,不过这次给大家带来的是利用Python网络爬虫抓取微信好友总数量和微信好友男女性别的分布情况。代码实现蛮简单的,具体的教程如下。小伙伴们,文章最后有彩蛋喔~~

相信大家都知道,直接通过网页抓取微信的数据不太可行,但是强大的Python提供了一个itchat库,搭建了链接微信好友信息的友好桥梁,直接上代码,如下图所示。

关键部分的代码,都有注释,方便大家理解。当程序运行的时候,会弹出一个微信二维码,此时需要用手机扫码授权登录。如果您当时正在微信电脑版上登录的话,此时微信会强制退出,然后进行授权。授权成功之后,程序会继续往下执行,稍等片刻之后,便可以给您返回您的微信好友数量信息。

在这里,以小编的微信好友为例,程序运行之后,得到的信息如下图所示:

可以看到,小编的微信好友共有1637人。相信很多小伙伴已经知道在手机微信页面的第二个选项卡“通讯录”下,一直往下拉取好友列表,直到最后,就可以看到自己微信好友的数量,大家可以试试看,是不是和Python程序抓取到的数量是否一致。

接下来,小编继续带您继续发现微信好友中的男女比例。其实也很简单,代码实现也很容易,这里介绍两种方式,如下图所示。(注:代码是接着前面的程序往下继续写的)

可以自定义一个函数,获取性别信息,也可以直接调用value_counts()方法,可以更方便统计各项出现的次数。小编的微信好友男女数量情况如下图所示,在这里,1代表男士,2代表女士,0代表未知性别(因为有的好友并没有设置性别这一项)。

可以看到,小编有884位男性好友,拥有655位女性好友,还有将近100位好友未知男女性别情况。

至此,利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例已经完成,小伙伴们可以打开电脑,赶紧去尝试一下吧,简单的几行代码,带你玩转微信好友~~~

这篇文章的主要参考链接在这里:https://blog.csdn.net/zhanshirj/article/details/74166303,感谢大佬提供的思路和方法。

下一篇文章,小编继续给大家分享微信好友的那些事儿,带大家利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布,并且对其进行可视化,敬请关注~~

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如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化展示

大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取,感兴趣的朋友可以点击进行查看,如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态(上)和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码(下)。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化,具体的教程如下。

1、在Python中做词云,需要用到wordcloud库和jieba分词库,没有安装的伙伴可以直接pip安装即可。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

2、之后你可能还需要一些字体,如simhei.ttf等,这些字体在网上都有,可以直接进行下载,在做词云的时候会用得到,如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

3、在items.py的同级目录下建立analyse.py文件,定义analyse_words方法,用于实现词云可视化,jieba.cut用于得到分词结果,具体的代码实现,如下图所示。因为得到的moment.json数据是以JSON格式存储的,所以需要在该文件中导入JSON模块对其进行解析。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

这个地方需要注意一下,由于我们的memoent.json文件中是中文字符,如果在open()函数中没有加入encoding=’utf-8’的话会导致gbk编码错误,记得将编码加上即可。

4、之后运行程序,得到keys.png图片文件,程序运行的效果如下图所示。可以看到keys.png已经在items.py目录下了。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

5、双击keys.png,如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

6、不得不承认,这个词云图片内容确实丰富,不过也十分的丑。小编利用wordart(一个词云网站)将朋友圈数据进行更加美化的可视化。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

7、比方说用动物的图案进行可视化,效果图如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

8、如果直接将数据进行导入的话,wordart会直接将整段话进行可视化,这样显得十分冗余,看上去也不太友好,因此还需要通过Python对数据进行分频统计,之后再导入到wordart中就可以看到想要的效果了。首先,我们需要对json文件进行处理一下,将文本全部导出来,形成一个moment.txt文件。内容如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

9、编写代码,将文本进行分词,代码实现如下所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

10、程序运行完成之后,得到的moment_outputs.txt文件,内容如下图所示,可以很清楚的看到分词情况。红色部分是程序运行的过程。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

11、继续编写代码,将词频进行统计汇总,代码实现如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

12、程序运行之后,得到一个txt和Excel文件,里边是关于词频统计的信息,如下图所示。红色部分是程序运行的结果,并没有报错。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

13、将这些关键字导入到wordart中进行可视化,如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

14、设置一下图案、字体、排版、颜色等等,就可以生成绚丽的词云图了,下图是汪星人词云图。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

15、下图是小云朵词云图,可以给视觉带来一场饕餮盛宴。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

小伙伴们,你们有没有觉得很神奇呢?喜欢的话欢迎收藏和转载噢~~

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