简介这份资源是面向计算机相关专业学生与项目实战学习者的Python电影数据分析及可视化毕业设计完整资料包适合正在做毕设、课程设计或期末大作业的同学直接参考使用。压缩包共39个文件约20.87MB包含Python源码、答辩PPT、项目说明文档、数据库文件、前端模板与静态资源等覆盖数据爬取、清洗、分析与可视化呈现的完整流程并附有运行脚本与日志便于快速启动调试。项目经导师指导并认可已通过严格调试可直接作为毕设使用。目前已有468人学习下载读者可从中获得完整赛题方案、可运行代码、答辩演示材料与项目结构参考帮助理清分析思路、掌握可视化实现方法并顺利完成答辩准备。1. 从一份电影数据到答辩 PPT这套毕业设计到底在做什么很多同学搜「python电影数据分析及可视化源码PPT文档资料毕业设计.zip」本质上是想找一份能直接跑起来、能改、能写进论文、还能撑住答辩提问的完整方案。它要解决的不是「怎么学 Python」而是「怎么在有限时间里交出一个看起来有工作量、逻辑自洽、图表能打的毕设」。典型场景是手头有一份电影数据集豆瓣、TMDB、猫眼抓取或公开 CSV需要做清洗、指标计算、可视化大屏再配一份讲得清楚的 PPT。适合谁适合计算机、大数据、数字媒体技术方向的本科毕业生也适合刚入门 python 数据分析与可视化、想拿一个完整项目练手的人。这一章先把这套东西的边界讲清楚后面几章再拆实现。2. 电影数据从哪来、字段怎么定先想清楚再动手2.1 数据集选型公开 CSV、爬虫抓取还是现成 SQLite做电影数据分析第一步不是写代码是确定数据源。常见做法有三种各有取舍。第一种是公开数据集比如 TMDB 5000、MovieLens、Kaggle 上的电影元数据 CSV。优点是字段规整、有评分和票房、拿来就能用缺点是中文语境弱答辩时老师可能问「这跟国内电影市场有什么关系」。第二种是自己写 python 爬虫抓取。热搜里「python爬虫」「python爬虫可视化界面」出现频率很高说明很多人想走这条路。抓豆瓣 Top250 或某平台热映列表是常见做法但要注意抓取频率要控制字段要提前设计否则抓回来一堆脏数据清洗时间比抓取还长。第三种是直接用 SQLite 存一份现成数据。热搜里「androidstudio sqlite的可视化工具」「redis可视化客户端」说明大家对「可视化看数据」有需求。SQLite 的好处是单文件、免安装、python 内置支持适合毕设这种轻量场景。我一般会建议如果时间紧用公开 CSV 少量爬虫补充如果想让论文有「数据采集」章节就自己抓一份但控制在 20005000 条够分析就行。字段设计上电影数据核心字段一般包括电影名、上映年份、导演、主演、类型、评分、评价人数、票房、时长、国家/地区。这些字段决定了后面能做什么图。比如有「上映年份」就能做趋势折线图有「类型」就能做类型分布饼图或词云有「评分票房」就能做散点图找相关性。2.2 用 pandas 做清洗缺失值、重复值、类型转换三件事数据拿到手第一件事是清洗。下面是一段可直接抄的清洗脚本假设数据文件是movies.csv。import pandas as pd import numpy as np # 读取数据注意编码中文数据常见 utf-8 或 gbk df pd.read_csv(movies.csv, encodingutf-8) # 1. 查看整体情况 print(df.shape) print(df.info()) print(df.isnull().sum()) # 2. 删除完全重复的行 df df.drop_duplicates() # 3. 处理缺失值评分缺失用中位数填充类型缺失直接删 df[rating] df[rating].fillna(df[rating].median()) df df.dropna(subset[genre, year]) # 4. 类型转换年份转 int评分转 float df[year] df[year].astype(int) df[rating] df[rating].astype(float) # 5. 过滤异常值年份在 1900-2025 之间评分在 0-10 之间 df df[(df[year] 1900) (df[year] 2025)] df df[(df[rating] 0) (df[rating] 10)] # 6. 保存清洗后数据 df.to_csv(movies_clean.csv, indexFalse, encodingutf-8-sig) print(清洗完成剩余, len(df), 条)逻辑说明先看缺失和重复再决定填充还是删除。评分用中位数填充是因为评分分布通常偏态均值容易被极端值拉偏。年份和评分做范围过滤是为了避免爬虫抓到的脏数据影响后面图表。参数说明encodingutf-8-sig是为了 Excel 打开不乱码dropna(subset[...])只删关键字段缺失的行不误伤其他数据astype转换前要确保没有非数字字符否则会报错可以先pd.to_numeric(errorscoerce)兜底。提示清洗完一定要再df.info()看一遍确认字段类型和数量对得上不然后面画图时报错很难定位。3. 用 matplotlib 和 pyecharts 把图表做出来从静态图到可视化大屏3.1 四类核心图表趋势、分布、关系、排名电影数据分析的图表不用多但要覆盖四个维度答辩时才好讲。趋势图用折线图看每年电影产量或平均评分变化。分布图用饼图或柱状图看类型占比。关系图用散点图看评分和票房的关系。排名图用横向柱状图看 Top10 高分电影或高票房电影。先看 matplotlib 静态图适合放进论文。import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 中文显示 plt.rcParams[axes.unicode_minus] False df pd.read_csv(movies_clean.csv) # 1. 每年电影数量趋势 year_count df.groupby(year).size() plt.figure(figsize(10, 5)) plt.plot(year_count.index, year_count.values, markero) plt.title(每年电影产量趋势) plt.xlabel(年份) plt.ylabel(数量) plt.grid(True) plt.savefig(year_trend.png, dpi150, bbox_inchestight) plt.show() # 2. 电影类型分布 Top10 genre_count df[genre].value_counts().head(10) plt.figure(figsize(10, 5)) plt.barh(genre_count.index, genre_count.values) plt.title(电影类型分布 Top10) plt.xlabel(数量) plt.gca().invert_yaxis() plt.savefig(genre_top10.png, dpi150, bbox_inchestight) plt.show()逻辑说明groupby(year).size()统计每年数量value_counts()统计类型频次。barh横向柱状图更适合类型名较长的情况invert_yaxis()让排名从高到低显示。参数说明dpi150保证论文插图清晰bbox_inchestight防止标签被裁掉SimHei是 Windows 常见中文字体Mac 可换Arial Unicode MS。如果要做可视化大屏pyecharts 更合适因为它能生成 HTML方便嵌入答辩演示。from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, Scatter from pyecharts import options as opts import pandas as pd df pd.read_csv(movies_clean.csv) # 类型分布饼图 genre_count df[genre].value_counts().head(8) pie ( Pie() .add(, [list(z) for z in zip(genre_count.index, genre_count.values)]) .set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title电影类型分布)) .set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(formatter{b}: {c})) ) pie.render(genre_pie.html)逻辑说明pyecharts 用链式调用add传数据set_global_opts设标题render输出 HTML。参数说明formatter{b}: {c}表示显示名称和数值head(8)控制饼图扇区数量太多会挤在一起。3.2 可视化大屏布局把图表拼成一张能讲的页面热搜里「可视化大屏」「可视化项目」说明大家想要一个整体效果。常见做法是用 pyecharts 的Page或Grid组合或者用 Flask 起一个简单页面把多个 HTML 嵌进去。from pyecharts.charts import Page, Bar, Pie, Line from pyecharts import options as opts import pandas as pd df pd.read_csv(movies_clean.csv) # 折线图 year_count df.groupby(year).size() line ( Line() .add_xaxis([str(y) for y in year_count.index]) .add_yaxis(数量, year_count.values.tolist()) .set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title年份趋势)) ) # 柱状图 genre_count df[genre].value_counts().head(10) bar ( Bar() .add_xaxis(genre_count.index.tolist()) .add_yaxis(数量, genre_count.values.tolist()) .set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title类型 Top10)) ) page Page(layoutPage.DraggablePageLayout) page.add(line, bar) page.render(dashboard.html)逻辑说明Page把多个图表拼成一个 HTMLDraggablePageLayout允许拖动调整位置方便做布局。参数说明add_xaxis和add_yaxis分别传 x 轴和 y 轴数据注意类型要转成 list。注意pyecharts 生成的 HTML 依赖在线 JS 资源答辩现场如果没网要提前把资源下载到本地或改用 matplotlib 出图。4. 避坑与排查电影数据分析毕设里最容易翻车的 5 个地方4.1 中文乱码图表和 CSV 都中招现象matplotlib 图表中文显示成方块或者 CSV 用 Excel 打开乱码。原因matplotlib 默认字体不支持中文CSV 编码和 Excel 默认编码不一致。解决matplotlib 设置plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei]CSV 保存时用encodingutf-8-sig这个带 BOM 的编码 Excel 能正确识别。4.2 爬虫抓回来字段对不上现象爬虫跑完发现某些列全是空或者数据错位。原因页面结构变了或者解析时用了固定索引遇到缺失字段就错位。解决用BeautifulSoup按标签和 class 定位不要按位置索引抓完先打印前 5 条检查字段加 try-except 跳过异常条目。4.3 评分和票房量纲差太大散点图挤成一团现象散点图所有点挤在左下角看不出关系。原因评分是 0-10票房可能是亿级量纲差异大。解决对票房取对数np.log1p(df[box_office])或者做归一化(x - min) / (max - min)。这样散点图才能看出趋势。4.4 pyecharts 图表在答辩电脑上打不开现象本地生成的 HTML 换台电脑就白屏。原因依赖 CDN 的 JS 资源没网或网络受限就加载失败。解决提前用pyecharts的离线资源或者把图表导出成图片放进 PPT。最稳的办法是 matplotlib 出 PNGpyecharts 只做演示备用。4.5 论文里图表和代码对不上现象论文写的分析结论和图表显示不一致答辩被问住。原因改了代码没重新出图或者用了旧数据。解决固定一个output/目录每次跑完脚本统一覆盖论文插图直接从output/取在脚本开头打印数据版本和行数方便核对。5. 从能跑到能讲PPT 结构、答辩话术和二次扩展5.1 PPT 怎么组织五页讲清楚一个毕设PPT 不用花哨五页足够第一页选题背景和意义第二页数据来源和字段说明第三页清洗和分析方法第四页核心图表展示第五页结论和不足。关键是把「为什么做这个图」讲清楚。比如类型分布饼图不要只说「这是类型分布」要说「从图里看出剧情片占比最高说明市场供给集中在剧情类这和观众偏好有关」。老师想听的是你的分析不是图的种类。5.2 答辩常见追问和应对老师常问三个问题数据怎么来的清洗做了什么结论有什么依据数据来源要能说清楚是公开数据集还是自己抓的抓的话说清楚抓了多少条、字段有哪些。清洗要能说出具体处理了哪些缺失和异常。结论要能对应到具体图表不要空谈。如果被问到「你这个和别人的有什么区别」可以从数据字段、分析维度、可视化形式三个角度答。比如别人只做了评分分布你加了票房和评分的相关性分析这就是区别。5.3 二次扩展让毕设从及格到优秀如果时间还有富余可以做三个扩展。第一加情感分析。抓取电影短评用jieba分词 SnowNLP做情感打分看正面负面评价比例。这个能显著增加工作量。第二加预测模型。用线性回归或随机森林根据类型、时长、导演等特征预测评分。不用追求高准确率有模型有评估指标就行。第三加交互界面。用 Flask 或 Streamlit 做一个简单页面能筛选年份、类型动态出图。热搜里「python爬虫可视化界面」说明交互是加分项。# Streamlit 最小示例 import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df pd.read_csv(movies_clean.csv) year st.slider(选择年份, 1990, 2025, (2000, 2025)) subset df[(df[year] year[0]) (df[year] year[1])] st.write(共, len(subset), 条) fig, ax plt.subplots() subset[rating].hist(axax) st.pyplot(fig)逻辑说明st.slider做年份筛选st.pyplot把 matplotlib 图嵌进页面。参数说明(2000, 2025)是默认区间hist画评分分布直方图。我自己的习惯是先把核心脚本跑通再逐步加扩展每加一个功能就重新出一版图保证论文和代码始终同步。不要等到最后一周才整合那时候改一个字段可能牵动十几张图。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取 Python电影数据分析与可视化毕业设计：从数据清洗到答辩PPT全流程
简介这份资源是面向计算机相关专业学生与项目实战学习者的Python电影数据分析及可视化毕业设计完整资料包适合正在做毕设、课程设计或期末大作业的同学直接参考使用。压缩包共39个文件约20.87MB包含Python源码、答辩PPT、项目说明文档、数据库文件、前端模板与静态资源等覆盖数据爬取、清洗、分析与可视化呈现的完整流程并附有运行脚本与日志便于快速启动调试。项目经导师指导并认可已通过严格调试可直接作为毕设使用。目前已有468人学习下载读者可从中获得完整赛题方案、可运行代码、答辩演示材料与项目结构参考帮助理清分析思路、掌握可视化实现方法并顺利完成答辩准备。1. 从一份电影数据到答辩 PPT这套毕业设计到底在做什么很多同学搜「python电影数据分析及可视化源码PPT文档资料毕业设计.zip」本质上是想找一份能直接跑起来、能改、能写进论文、还能撑住答辩提问的完整方案。它要解决的不是「怎么学 Python」而是「怎么在有限时间里交出一个看起来有工作量、逻辑自洽、图表能打的毕设」。典型场景是手头有一份电影数据集豆瓣、TMDB、猫眼抓取或公开 CSV需要做清洗、指标计算、可视化大屏再配一份讲得清楚的 PPT。适合谁适合计算机、大数据、数字媒体技术方向的本科毕业生也适合刚入门 python 数据分析与可视化、想拿一个完整项目练手的人。这一章先把这套东西的边界讲清楚后面几章再拆实现。2. 电影数据从哪来、字段怎么定先想清楚再动手2.1 数据集选型公开 CSV、爬虫抓取还是现成 SQLite做电影数据分析第一步不是写代码是确定数据源。常见做法有三种各有取舍。第一种是公开数据集比如 TMDB 5000、MovieLens、Kaggle 上的电影元数据 CSV。优点是字段规整、有评分和票房、拿来就能用缺点是中文语境弱答辩时老师可能问「这跟国内电影市场有什么关系」。第二种是自己写 python 爬虫抓取。热搜里「python爬虫」「python爬虫可视化界面」出现频率很高说明很多人想走这条路。抓豆瓣 Top250 或某平台热映列表是常见做法但要注意抓取频率要控制字段要提前设计否则抓回来一堆脏数据清洗时间比抓取还长。第三种是直接用 SQLite 存一份现成数据。热搜里「androidstudio sqlite的可视化工具」「redis可视化客户端」说明大家对「可视化看数据」有需求。SQLite 的好处是单文件、免安装、python 内置支持适合毕设这种轻量场景。我一般会建议如果时间紧用公开 CSV 少量爬虫补充如果想让论文有「数据采集」章节就自己抓一份但控制在 20005000 条够分析就行。字段设计上电影数据核心字段一般包括电影名、上映年份、导演、主演、类型、评分、评价人数、票房、时长、国家/地区。这些字段决定了后面能做什么图。比如有「上映年份」就能做趋势折线图有「类型」就能做类型分布饼图或词云有「评分票房」就能做散点图找相关性。2.2 用 pandas 做清洗缺失值、重复值、类型转换三件事数据拿到手第一件事是清洗。下面是一段可直接抄的清洗脚本假设数据文件是movies.csv。import pandas as pd import numpy as np # 读取数据注意编码中文数据常见 utf-8 或 gbk df pd.read_csv(movies.csv, encodingutf-8) # 1. 查看整体情况 print(df.shape) print(df.info()) print(df.isnull().sum()) # 2. 删除完全重复的行 df df.drop_duplicates() # 3. 处理缺失值评分缺失用中位数填充类型缺失直接删 df[rating] df[rating].fillna(df[rating].median()) df df.dropna(subset[genre, year]) # 4. 类型转换年份转 int评分转 float df[year] df[year].astype(int) df[rating] df[rating].astype(float) # 5. 过滤异常值年份在 1900-2025 之间评分在 0-10 之间 df df[(df[year] 1900) (df[year] 2025)] df df[(df[rating] 0) (df[rating] 10)] # 6. 保存清洗后数据 df.to_csv(movies_clean.csv, indexFalse, encodingutf-8-sig) print(清洗完成剩余, len(df), 条)逻辑说明先看缺失和重复再决定填充还是删除。评分用中位数填充是因为评分分布通常偏态均值容易被极端值拉偏。年份和评分做范围过滤是为了避免爬虫抓到的脏数据影响后面图表。参数说明encodingutf-8-sig是为了 Excel 打开不乱码dropna(subset[...])只删关键字段缺失的行不误伤其他数据astype转换前要确保没有非数字字符否则会报错可以先pd.to_numeric(errorscoerce)兜底。提示清洗完一定要再df.info()看一遍确认字段类型和数量对得上不然后面画图时报错很难定位。3. 用 matplotlib 和 pyecharts 把图表做出来从静态图到可视化大屏3.1 四类核心图表趋势、分布、关系、排名电影数据分析的图表不用多但要覆盖四个维度答辩时才好讲。趋势图用折线图看每年电影产量或平均评分变化。分布图用饼图或柱状图看类型占比。关系图用散点图看评分和票房的关系。排名图用横向柱状图看 Top10 高分电影或高票房电影。先看 matplotlib 静态图适合放进论文。import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 中文显示 plt.rcParams[axes.unicode_minus] False df pd.read_csv(movies_clean.csv) # 1. 每年电影数量趋势 year_count df.groupby(year).size() plt.figure(figsize(10, 5)) plt.plot(year_count.index, year_count.values, markero) plt.title(每年电影产量趋势) plt.xlabel(年份) plt.ylabel(数量) plt.grid(True) plt.savefig(year_trend.png, dpi150, bbox_inchestight) plt.show() # 2. 电影类型分布 Top10 genre_count df[genre].value_counts().head(10) plt.figure(figsize(10, 5)) plt.barh(genre_count.index, genre_count.values) plt.title(电影类型分布 Top10) plt.xlabel(数量) plt.gca().invert_yaxis() plt.savefig(genre_top10.png, dpi150, bbox_inchestight) plt.show()逻辑说明groupby(year).size()统计每年数量value_counts()统计类型频次。barh横向柱状图更适合类型名较长的情况invert_yaxis()让排名从高到低显示。参数说明dpi150保证论文插图清晰bbox_inchestight防止标签被裁掉SimHei是 Windows 常见中文字体Mac 可换Arial Unicode MS。如果要做可视化大屏pyecharts 更合适因为它能生成 HTML方便嵌入答辩演示。from pyecharts.charts import Bar, Pie, Line, Scatter from pyecharts import options as opts import pandas as pd df pd.read_csv(movies_clean.csv) # 类型分布饼图 genre_count df[genre].value_counts().head(8) pie ( Pie() .add(, [list(z) for z in zip(genre_count.index, genre_count.values)]) .set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title电影类型分布)) .set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(formatter{b}: {c})) ) pie.render(genre_pie.html)逻辑说明pyecharts 用链式调用add传数据set_global_opts设标题render输出 HTML。参数说明formatter{b}: {c}表示显示名称和数值head(8)控制饼图扇区数量太多会挤在一起。3.2 可视化大屏布局把图表拼成一张能讲的页面热搜里「可视化大屏」「可视化项目」说明大家想要一个整体效果。常见做法是用 pyecharts 的Page或Grid组合或者用 Flask 起一个简单页面把多个 HTML 嵌进去。from pyecharts.charts import Page, Bar, Pie, Line from pyecharts import options as opts import pandas as pd df pd.read_csv(movies_clean.csv) # 折线图 year_count df.groupby(year).size() line ( Line() .add_xaxis([str(y) for y in year_count.index]) .add_yaxis(数量, year_count.values.tolist()) .set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title年份趋势)) ) # 柱状图 genre_count df[genre].value_counts().head(10) bar ( Bar() .add_xaxis(genre_count.index.tolist()) .add_yaxis(数量, genre_count.values.tolist()) .set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title类型 Top10)) ) page Page(layoutPage.DraggablePageLayout) page.add(line, bar) page.render(dashboard.html)逻辑说明Page把多个图表拼成一个 HTMLDraggablePageLayout允许拖动调整位置方便做布局。参数说明add_xaxis和add_yaxis分别传 x 轴和 y 轴数据注意类型要转成 list。注意pyecharts 生成的 HTML 依赖在线 JS 资源答辩现场如果没网要提前把资源下载到本地或改用 matplotlib 出图。4. 避坑与排查电影数据分析毕设里最容易翻车的 5 个地方4.1 中文乱码图表和 CSV 都中招现象matplotlib 图表中文显示成方块或者 CSV 用 Excel 打开乱码。原因matplotlib 默认字体不支持中文CSV 编码和 Excel 默认编码不一致。解决matplotlib 设置plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei]CSV 保存时用encodingutf-8-sig这个带 BOM 的编码 Excel 能正确识别。4.2 爬虫抓回来字段对不上现象爬虫跑完发现某些列全是空或者数据错位。原因页面结构变了或者解析时用了固定索引遇到缺失字段就错位。解决用BeautifulSoup按标签和 class 定位不要按位置索引抓完先打印前 5 条检查字段加 try-except 跳过异常条目。4.3 评分和票房量纲差太大散点图挤成一团现象散点图所有点挤在左下角看不出关系。原因评分是 0-10票房可能是亿级量纲差异大。解决对票房取对数np.log1p(df[box_office])或者做归一化(x - min) / (max - min)。这样散点图才能看出趋势。4.4 pyecharts 图表在答辩电脑上打不开现象本地生成的 HTML 换台电脑就白屏。原因依赖 CDN 的 JS 资源没网或网络受限就加载失败。解决提前用pyecharts的离线资源或者把图表导出成图片放进 PPT。最稳的办法是 matplotlib 出 PNGpyecharts 只做演示备用。4.5 论文里图表和代码对不上现象论文写的分析结论和图表显示不一致答辩被问住。原因改了代码没重新出图或者用了旧数据。解决固定一个output/目录每次跑完脚本统一覆盖论文插图直接从output/取在脚本开头打印数据版本和行数方便核对。5. 从能跑到能讲PPT 结构、答辩话术和二次扩展5.1 PPT 怎么组织五页讲清楚一个毕设PPT 不用花哨五页足够第一页选题背景和意义第二页数据来源和字段说明第三页清洗和分析方法第四页核心图表展示第五页结论和不足。关键是把「为什么做这个图」讲清楚。比如类型分布饼图不要只说「这是类型分布」要说「从图里看出剧情片占比最高说明市场供给集中在剧情类这和观众偏好有关」。老师想听的是你的分析不是图的种类。5.2 答辩常见追问和应对老师常问三个问题数据怎么来的清洗做了什么结论有什么依据数据来源要能说清楚是公开数据集还是自己抓的抓的话说清楚抓了多少条、字段有哪些。清洗要能说出具体处理了哪些缺失和异常。结论要能对应到具体图表不要空谈。如果被问到「你这个和别人的有什么区别」可以从数据字段、分析维度、可视化形式三个角度答。比如别人只做了评分分布你加了票房和评分的相关性分析这就是区别。5.3 二次扩展让毕设从及格到优秀如果时间还有富余可以做三个扩展。第一加情感分析。抓取电影短评用jieba分词 SnowNLP做情感打分看正面负面评价比例。这个能显著增加工作量。第二加预测模型。用线性回归或随机森林根据类型、时长、导演等特征预测评分。不用追求高准确率有模型有评估指标就行。第三加交互界面。用 Flask 或 Streamlit 做一个简单页面能筛选年份、类型动态出图。热搜里「python爬虫可视化界面」说明交互是加分项。# Streamlit 最小示例 import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df pd.read_csv(movies_clean.csv) year st.slider(选择年份, 1990, 2025, (2000, 2025)) subset df[(df[year] year[0]) (df[year] year[1])] st.write(共, len(subset), 条) fig, ax plt.subplots() subset[rating].hist(axax) st.pyplot(fig)逻辑说明st.slider做年份筛选st.pyplot把 matplotlib 图嵌进页面。参数说明(2000, 2025)是默认区间hist画评分分布直方图。我自己的习惯是先把核心脚本跑通再逐步加扩展每加一个功能就重新出一版图保证论文和代码始终同步。不要等到最后一周才整合那时候改一个字段可能牵动十几张图。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取