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2022年最好的10个JavaScript动画库

对于这一点，你总是可以使用简单的CSS动画。但是，对于更复杂或高级的效果。JavaScript是一个更好的工具。不言而喻，使用JavaScript来创建动画比使用CSS更具挑战性。...然而，JavaScript可以处理CSS所不能处理的事情。这给了开发者更多的权力来控制需要协调多个移动部件的复杂动画。 JavaScript动画是通过在一个元素的样式上添加渐变来实现的。...它的评分接近17K星，在 GitHub上有接近17K颗星，并拥有像WhatsApp和Motorola这样的杰出用户。...更重要的是，它的非特定性质使得几乎每个人都可以在日常的用户体验设计中使用它。 上 GitHub，AniJS的评分超过了3.5K星。它不依赖任何第三方库，通常有助于加快开发速度。...不仅如此，你还可以操作退格按钮，以及开始一个新的句子。如果你希望让禁用JS的访问者也能看到，你只需要在页面上放置一个HTML div。这样一来，机器人和搜索引擎也能查看输入的文字。

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爬来爬去（一）：《蚁人2》豆瓣影评爬虫+简单情感分析+词云

整篇文章共包含爬和文本分析两部分，因为爬到的数据包含信息较少，所以分析过程相对简单，包含描述统计分析、情感分析和分词词云，主要代码在各部分给出，需要完整代码和爬到的数据请在后台回复"蚁人2爬虫"，可以直接运行...豆瓣上的影评分两种，一种是长篇大论的影评，还有一种是短评，类似上图中，这次爬虫的目标就是上图中红色框线中的短评，信息包括用户名，星级评价，日期，有用数，评论正文，虽说主页显示45576条，但其实可见的只有...具体爬的时候，用一个dataframe来存所有的信息，一行为一个用户的所有数据，数据位置仍然通过开发者工具获得，细节不再赘述。...文本分析 描述统计分析 首先看一看拿到的样本中各星级评价的分布情况，None表示没有星级评价。 ? ? 整体来看，三星四星评价巨多，说明大家对于蚁人2整体评价还不错。...恩，看上去正面评价基本都是高星级评分的观众给出的，有理有据，令人信服。再来看看负面评价 ?

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《寄生虫》横扫奥斯卡，Python告诉你这部电影到底好在哪儿？

2013年的《雪国列车》（豆瓣7.4分）该片的故事发生在一个被气候变化毁掉的未来世界，所有的生物都挤在一列环球行驶的火车上。该片首日在韩国上映就刷新了单日最高票房纪录。...而2003年的《杀人回忆》更是在豆瓣评分高达8.8分，是许多影迷的必刷片，也影响了之火许多同类型影片。...在长子基宇隐瞒真实学历，去一户住着豪宅的富有家庭担任家教，之后他更是想方设法把父亲、母亲和妹妹全都弄到这户人家工作，过上了“寄生”一般的生活… 《寄生虫》表面上反映的是韩国社会的真实情景，内核上却展现了所有社会都存在的阶级矛盾这一主题...从评分星级来看，5星的占比最高，占总数的35.21%，4星以上的比重占到50%以上，給到3星以下的比重比较少，仅10%不到。....html') 评分时间走势图 评论的热度在2019年8月份最高。

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《寄生虫》横扫奥斯卡，Python告诉你这部电影到底好在哪儿？

2013年的《雪国列车》（豆瓣7.4分）该片的故事发生在一个被气候变化毁掉的未来世界，所有的生物都挤在一列环球行驶的火车上。该片首日在韩国上映就刷新了单日最高票房纪录。...而2003年的《杀人回忆》更是在豆瓣评分高达8.8分，是许多影迷的必刷片，也影响了之火许多同类型影片。...《寄生虫》表面上反映的是韩国社会的真实情景，内核上却展现了所有社会都存在的阶级矛盾这一主题。...从评分星级来看，5星的占比最高，占总数的35.21%，4星以上的比重占到50%以上，給到3星以下的比重比较少，仅10%不到。 ?....html') 评分时间走势图 评论的热度在2019年8月份最高。

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爬取了252家酒店的数据后，我发现了热门旅游城市酒店的秘密

过程如下：首先打开主页；然后找到每一页的 url；点击每个url 进入对应页面，点击进入每个酒店的主页；最后，爬取细节信息（价格，星级，评分，地理位置，评论中最常用的词语）。...其中，我把每页的url 都列出来是因为在这个网站中，“下一页”按钮没有自己的XML路径语言。 而且，当我第一次爬取酒店价格数据时，有许多酒店的数据是空的。...通常，酒店星级越高，价格越贵。然而，从下图看出，即便五星酒店也有一些房间价格和低于五星酒店一样。所以这两个变量间没有很强的关联。可能是酒店在淡季打折造成的，至于旅客，价格一样当然选星级高的了。...所以，只有选择上述三个区域，才会支付比较贵的价格，可能高于400美元，否则他们基本不会花费超过300美元。...一个游客来到纽约，住宿可能需要每晚至少123美元 更高的星级，也可能会更便宜 一些地区（华盛顿广场公园，上东区，林肯中心）住宿更贵 大多数酒店的房间都有点小 选择三星酒店或四星酒店很可能比二星酒店或五星酒店体验更佳

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WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程

WordPress星级评分插件KK Star Ratings评分插件教程 　　在使用Google搜索网站的时候，我们有看到有些搜索结果底下会显示星级评分，这就是利用星级评分来丰富网页摘要的Google...高质量评级表明该页面的受欢迎程度，产品网页等评论插件可以帮助您从搜索引擎获得更多流量、提高会员链接点击量、将用户提交的评论添加到您的网站等等。 　　有没有想过在自己网页的SERP中的出现星级评分？...KK Star Ratings插件安装 kk Star Ratings是一个非常流行的WordPress星级插件。它具有广泛的定制可能性，即调整星星的数量、位置、设计和颜色。...最大优势是能够限制来自一个IP地址的投票数量。 　　...Status状态：当勾选active时，表示启用评分功能 Strategies策略 allow voting in archives：允许在文章列表页展示评分功能，不选 allow guests to

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今年五一北京到三亚的机票1万多？？用Python扒一扒三亚都有啥子好玩嘛！！

爬取字段 景区名称 排名 地址 星级 价格 评分 评价数 推荐评价内容 ? 爬取字段 2.2....'排名':排名, '地址':地址, '星级':星级, '价格':价格, '评分':评分, '评价数':评价数, } df = df.append(item...三亚景点盘点 在某程网我们一共爬取到315个景点，其中11个有星级的景区，在这11个星级景区中3个5A和8个4A。 3.1. 5A景区盘点 我们先看看5A景区都有哪些吧。...海滩上耸立着许多形态各异的岩石，其中有名的是刻有“天涯”和“海角”两块巨石，它们一直被视为爱情的象征，也是三亚标志性的景观之一。...游记数据爬虫 爬虫也比较简单，先从遍历全部页码获取游记列表，再解析到每篇游记详情页url，最后在详情页解析游戏内容即可。 ?

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装腔指南：如何优雅地用数据评判餐厅星级

构建特征 接下来为了后面在分析口味等评分时更方便，我在这里构建了一个新的特征——“overall”(综合分)，既‘口味’、‘环境’及‘服务’三者的平均分，精度取一位小数。 ?...绝大部分店家在达到一个平均水准（3.5星）后就停留在这里了，很难做的更好。 而从3星到3.5星的陡然提升也说明3星是一个比较容易达到的星级。...那么评论最多的店有20094条评论，而最少的只有1条评论，平均是294条。 ? 从图一可以看到只有一家店评论超过了2万，基本上大家还都是在1万条以下的。...然后我发现了一个有意思的现象，在2星的时候，环境比其他项的评分均分要高，这说明在星级较低的餐厅就餐时人们对于其环境的容忍度是比较高的。 这或许是因为大家去一个低星级餐厅时已经对其环境有一定的心理预设。...查看星级与评分之间的关系，发现呈正相关，星级越高综合评分越高。

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「火镜评级」《美链》5.6分，总分10分，白皮书和技术指数单项仅2分

编辑 | 景琦 【编者按】一部电影，百种人生；一个项目，众人评说。 在观影前，我们已经习惯了查询IMDb、豆瓣等第三方的评分和读者的点评，这会让我们对影片有一个初步的了解。...评分体系 星级评定 单项满分5颗星，星级标准是： 【1星很差】【2星较差】【3星普通】【4星推荐】【5星力荐】 如：白皮书1星、经济系统3星、技术指数2星、光环指数5星 分数评定 我们将统计所有单项星数...美链项目基本简介 许多区块链平台的激励模型都尚未经受大量用户的产品考验，在高并发和大流量情况下可能会出现网络失衡的情况，美链为此提供相关解决方案： 基于区块链的内容激励网络和美丽生态链，使用区块链去中心化共识技术为内容网络逬行贡献定价和权益回报的网络...短短12页的白皮书，在“合格”的区块链/通证发行的白皮书中还是很少见的。因为篇幅太少，很多内容必然难讲清楚，后来的分析证明也是如此。 2. 从美链白皮书能判定的是，这是一个“纯应用类”通证。...所谓“纯”，是指这个白皮书只有经济体系/激励模型设计，不包括任何技术架构。这固然也是一种通证类型，并且多少解释了白皮书为什么比较短。

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爬虫实战-手把手教你爬豆瓣电影

源码获取方式在文末 正文 明确需求 我们今天要爬的数据是豆瓣电影Top250，是的，只有250条数据，你没猜错。...，我们需要对页面解析，拿到每一个影片跳转详细页面的超链接 通过谷歌浏览器 F12 开发者工具可查看网页源码 可以看到每个影片的详细信息在一个li 标签中，而每个 li 标签中都有一个class='pic...' 的 div，在 div 里面存在这样一个 a 标签 而这个 a 标签的 href 正是我们要需要的 详细页面信息的超链接 ?...评分数据不但有总评分，还有每个星级的评分。...定位到影片星级评分占比的 div soup_div = soup.find('div', class_="ratings-on-weight") 然后获取每个星级评分占比数据： # 获取每个星级的评分

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Python 分析电影《南方车站的聚会》

《南方车站的聚会》由刁亦男执导，主要演员包括：胡歌、桂纶镁、廖凡、万茜等，该片于 2019 年 5 月 18 在戛纳电影节首映，2019 年 12 月 6 日在中国正式上映。...从图中我们可以看到目前有 13 万多人评分，达到了 7.5 分，打 4 星和 3 星的居多，并非网上一些人所说的口碑两极分化（如果两级分化，应该是打 5 星 和 1 星的居多吧？！）。...但我们发现一个问题，该 URL 参数中并没有行号等信息（实现翻页需要），这个问题我们只需点击后页按钮即可看到，结果如图所示： ?...上面我们只使用了评论内容信息，还有时间和星级信息没有使用，最后我们可以用这两项数据分析下随着时间的变化影片星级的波动情况，以月为单位统计影片从首映（2019 年 5 月）到当前时间（2019 年 12月...根据影片星级的波动情况我们也能大致预测到影片评分的波动情况。

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分析全球最大美食点评网站万家餐厅数据 寻找餐厅经营成功的秘密

无法经营成功的一个关键性阻碍是Yelp曝光率不足。经营良好的餐厅，顾客会定期光临，会有较高评分和点评数量，这样会提高餐厅在搜索排名中的位置，为任何倒霉事保留缓冲空间。...挑战 关于预测，虽然只有9427家餐厅为样本，但特征的数量是十分庞大的。我们拥有的数据不足以充分支持结论。特征简化或者选择一个相对复杂的模型是有必要的。...如果价格范围对星级评分没有影响，则各价格段的星级评分频率分布是均一的（即期待值），应显示为白色，而本例中多处显示为红色或蓝色，表示价格范围对星级评分有影响）。...蓝颜色表示，相对于预期结果，实际上有更多的观测值，而红色却有更少的观测值。在本案例中，我们可以观察到，价格和星级评分不是完全独立的，该结果可通过χ2检测得到证实。...首先我们将所有的有效属性作为预测因子进行建模，拟合到了一个R square =0.936的模型。根据特征重要性的图示我们可以得出一个很强的影响因子——用户平均评价星级。

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《囧妈》口碑扑街？Python告诉你观众这次为何不买账了

敢做第一个吃螃蟹的人 回望中国电影“”大票房”时代，国内首部票房破10亿的国产电影就是徐峥在2012年的作品《人再囧途之泰囧》，达到12.67亿，之后国产电影就像打了鸡血一样，一个又一个破新高。...目前《囧妈》在豆瓣上的评分仅为5.9分，负面的评论居多。我们搜集整理了豆瓣上的评论数据，用Python进行分析。...如下图所示，本此数据爬取主要获取的内容有： 评论用户ID 评论用户主页 评论内容 评分星级 评论日期 用户所在城市 ?...我们主要对以下几个方面信息进行可视化分析： 评论总体评分分布 评分时间走势 城市分布 评论内容 总体评分分布 ? 《囧妈》截止到目前在豆瓣中的总体评分为5.9分，仅好于19%的喜剧片。...代码实现： # 总体评分百分比 score_perc = df_all.星级.value_counts() / df_all.星级.value_counts().sum() score_perc = np.round

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《囧妈》口碑扑街？Python告诉你观众这次为何不买账了

2 敢做第一个吃螃蟹的人 回望中国电影「大票房」时代，国内首部票房破10亿的国产电影就是徐峥在2012年的作品《人再囧途之泰囧》，达到12.67亿，之后国产电影就像打了鸡血一样，一个又一个破新高。...目前《囧妈》在豆瓣上的评分仅为5.9分，负面的评论居多。我们搜集整理了豆瓣上的评论数据，用Python进行分析。...如下图所示，本此数据爬取主要获取的内容有： · 评论用户ID · 评论用户主页 · 评论内容 · 评分星级 · 评论日期 · 用户所在城市 ?...我们主要对以下几个方面信息进行可视化分析： · 评论总体评分分布 · 评分时间走势 · 城市分布 · 评论内容 总体评分分布 ? 《囧妈》截止到目前在豆瓣中的总体评分为5.9分，仅好于19%的喜剧片。...代码实现： # 总体评分百分比 score_perc = df_all.星级.value_counts() / df_all.星级.value_counts().sum() score_perc = np.round

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《囧妈》口碑扑街？Python告诉你观众这次为何不买账了

2 敢做第一个吃螃蟹的人 回望中国电影「大票房」时代，国内首部票房破10亿的国产电影就是徐峥在2012年的作品《人再囧途之泰囧》，达到12.67亿，之后国产电影就像打了鸡血一样，一个又一个破新高。...目前《囧妈》在豆瓣上的评分仅为5.9分，负面的评论居多。我们搜集整理了豆瓣上的评论数据，用Python进行分析。...如下图所示，本此数据爬取主要获取的内容有： · 评论用户ID · 评论用户主页 · 评论内容 · 评分星级 · 评论日期 · 用户所在城市 代码实现： # 导入所需包 import requests from...我们主要对以下几个方面信息进行可视化分析： · 评论总体评分分布 · 评分时间走势 · 城市分布 · 评论内容 总体评分分布 《囧妈》截止到目前在豆瓣中的总体评分为5.9分，仅好于19%的喜剧片。....html') 评分时间走势图 评论的时间走势图和电影热度一致，在大年初一免费上映时候达到最高值。

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《囧妈》口碑扑街？Python告诉你观众这次为何不买账了

02 敢做第一个吃螃蟹的人 回望中国电影「大票房」时代，国内首部票房破10亿的国产电影就是徐峥在2012年的作品《人再囧途之泰囧》，达到12.67亿，之后国产电影就像打了鸡血一样，一个又一个破新高。...目前《囧妈》在豆瓣上的评分仅为5.9分，负面的评论居多。我们搜集整理了豆瓣上的评论数据，用Python进行分析。...如下图所示，本此数据爬取主要获取的内容有： 评论用户ID 评论用户主页 评论内容 评分星级 评论日期 用户所在城市 ?...我们主要对以下几个方面信息进行可视化分析： 评论总体评分分布 评分时间走势 城市分布 评论内容 总体评分分布 ? 《囧妈》截止到目前在豆瓣中的总体评分为5.9分，仅好于19%的喜剧片。...代码实现： # 总体评分百分比 score_perc = df_all.星级.value_counts() / df_all.星级.value_counts().sum() score_perc = np.round

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Android实现根据评分添加星级条

简述 在仿写豆瓣的时候，发现了根据评分不同，星级数也不同的星级条。 ? 百度一搜，发现Android有自带控件UIRatingBar，而iOS得要自己写…好吧，那就写吧。...因为我们可以看到，在豆瓣的评分星级条里，只有空、半、全星，所以只需要准备这3种图片。 思路 豆瓣的星级条中既有图片，又有文字，所以我们自定义一个继承于UIView的starView。...初始化方法 因为星级条要根据评分的数据来决定星的颗数，所以我们要重新创建一个初始化方法： //在starView.m中写 - (instancetype)initWithFrame:(CGRect)frame...self; } 这样，我们就可以在ViewController.m中利用此方法初始化一个星级条视图： starView *star = [[CJTStarView alloc] initWithFrame...当然，如果分数与星星的对应规则和我不同，那么就要适当修正这里的判断条件。 在星级条后添加分数 在豆瓣到星级条后面还有分数，因此我们在view中添加一个UILabel对象。

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layui rate (评分组件）使用的一点经验分享

背景 这几天在做管理后台的功能开发时 需要添加一个可以进行 标签打分的模块，方便后期对接单人员的 信息收集 根据需求，我选取的是常用的 layui.rate 组件 在嵌入页面是发现： 如果直接在页面上进行显示...，按照文档指导是很容易实现的 但是，当前项目毕竟是在前人开发的代码基础上进行优化 此时，代码处理逻辑为 js-post 请求回调后 并且使用了 layer.open() 弹窗，在表格中进行显示...首先，引入 layui 前端框架的 js、css 是前提 2. js 代码，动态生成 打分模块的 html 代码 3. layer.open() 回调成功 success() 方法中，进行 rate.render...监听评分事件 choose() 的处理 * 判断当前打分数值是否是已记录的值，如果相同，做置零处理（相当于取消打分） * 记录每一个打分数据 arr_label_signed[label_id...附录 【layui-table与layui-rate评分转换成星级的使用】

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潘粤明的《龙岭迷窟》到底怎么样？我用 Python 得出了一些结论！

我们发现目前已经有两万七千多人参与了评分且打 4 星和 5 星的人数居多，总体评分 8.3，算是一个比较优秀的分数了。...我们爬取的数据项包括：评论用户、评论时间、评论星级、评论内容，爬取的数据我们存储到 csv 文件中，实现代码如下： def spider(): url = 'https://accounts.douban.com...评论星级 再接着，我们看一下该剧每天用户的评论星级，星级最高为 5 星，一天中如果有多条评论星级数据，我们则取其平均值，代码实现如下： csv_data = pd.read_csv('data.csv'...(loc='upper right') plt.show() 看一下效果图： 我们从图中可以看出该剧评论星级大致维持在 4 星以上，说明大部分用户对于该剧的质量是比较认可的，评论星级也基本反映出了用户对于该剧的满意度...'但是', '全片', '一点', '一部', '一个', '什么', '虽然', '一切', '样子', '一样', '

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这是一篇让人脸红的python数据分析

需要爬取的具体字段：排名（Rank），商品名（item_name），商品详情页链接（item_link）、商品图片链接（img_src） 2、在商品详情页爬取更多商品信息 ?...倒数第一N-pearI只有3.2分 让我看看LALAVAVA长什么样。亚马逊上的商品，看上去就是普通泳衣，米国人还是很保守的嘛~ ? 但评分高真的就说明产品好吗？...首先平均评论数只有193条，而且高于平均线的只有不到三成（12/32），想想淘宝动辄上万，我们的人口优势让米国人羡慕呀； 再来看星级Top1的LALAVAVA，评论数少得可怜，那么对其商品真实质量就要存疑了...从图上来看，明显ELOVER锁定的是高端市场，定价区间在49刀左右；相反，Goddessvan定价仅0.39刀，还只有一款，猜测可能是亏本冲量，提高商家曝光，抢夺低端市场 从均价来看，基本分布在10-20...2、口碑很重要 Review和星级是影响口碑的重要因素，需要深入研究其算法机制并制定针对性的营销策略 Review和星级有基础要求 平均星级达4.15分，高于平均分的商家超过一半 平均评论数只有193条

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