大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章评论量分析实现
视频在线地址：
2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程 （火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili
课程简介：
本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。
实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。
微博文章数据可视化分析-文章评论量分析实现
后端我们首先根据类别去查询数据，然后初始化x轴数据，然后再遍历数据，统计y轴数据。
@pb.route('/articleDataAnalysis')
def articleDataAnalysis():
"""
文章数据分析
:return:
"""
arcTypeList = []
df = pd.read_csv('./spider/arcType_data.csv')
for value in df.values:
arcTypeList.append(value[0])
# 获取请求参数，如果没获取到，给个默认值 第一个列表数据。
defaultArcType = request.args.get('arcType', default=arcTypeList[0])
articleList = articleDao.getArticleByArcType(defaultArcType)
xDzData = [] # 点赞x轴数据
xPlData = [] # 评论x轴数据
rangeNum = 1000
for item in range(0, 10):
xDzData.append(str(rangeNum * item) + '-' + str(rangeNum * (item + 1)))
xPlData.append(str(rangeNum * item) + '-' + str(rangeNum * (item + 1)))
xDzData.append('1万+')
xPlData.append('1万+')
yDzData = [0 for x in range(len(xDzData))] # 点赞y轴数据
yPlData = [0 for x in range(len(xPlData))] # 评论y轴数据
for article in articleList:
for item in range(len(xDzData)):
if int(article[4]) < rangeNum * (item + 1):
yDzData[item] += 1
break
elif int(article[4]) > 10000:
yDzData[len(xDzData) - 1] += 1
break
for item in range(len(xPlData)):
if int(article[3]) < rangeNum * (item + 1):
yPlData[item] += 1
break
elif int(article[3]) > 10000:
yPlData[len(xPlData) - 1] += 1
break
return render_template('articleDataAnalysis.html',
arcTypeList=arcTypeList,
defaultArcType=defaultArcType,
xDzData=xDzData,
yDzData=yDzData,
xPlData=xPlData,
yPlData=yPlData)前端图表用折线图：
<script>
var chartDom = document.getElementById('plMain');
var myChart = echarts.init(chartDom);
var option;
option = {
title: {
text: '文章评论量区间占比'
},
xAxis: {
type: 'category',
data: {{ xPlData |tojson }}
},
yAxis: {
type: 'value'
},
series: [
{
data: {{ yPlData }},
type: 'line',
symbol: 'triangle',
symbolSize: 20,
lineStyle: {
color: '#5470C6',
width: 4,
type: 'dashed'
},
itemStyle: {
borderWidth: 3,
borderColor: '#EE6666',
color: 'yellow'
}
}
]
};
option && myChart.setOption(option);
</script>