大数据文摘将通过数据可视化的方法对比从星球大战电影中得到的收入与演员自己的全部票房收入，分析了该影片中23位演员的事业状况。 ? 数据分析师最擅长的事，就是要呈现用数据能做些什么。...这其中的一个例子就是Analytics@American创造的数据可视化，他们将出演过星球大战系列电影的23位演员从星球大战电影中得到的收入与他们一生的票房收入进行了对比。...每个题材类型的表现、相关电影的票房、主演人员的受欢迎程度……诸如此类的历史数据，可以让分析师们用来预测一部电影是否会走红。 2012收购了卢卡斯影业（LucasFilm）的迪士尼公司在本月非常之期待。...白色的粗体字是演员的名字，紧挨着的是演员在星战电影中的角色名字。蓝色的数字表示演员参与星战电影拍摄的次数，而橙色数字则代表其到目前为止的出演电影的数量。...Jackson相比，他的单部电影的票房收入高得多，大约是3.3亿美元对比1.3亿美元。 而出演过最多次星战电影的Anthony Daniels基本上就是一个星战专业户，一共参加了8次星战电影的拍摄！
今天，我们通过Python爬取豆瓣里达叔的238部作品，看看那些年， 达叔出演过的作品与合作过的演员们。...达叔作品评分分布 达叔出演过的电视剧评分基本都在6分左右及以上，达叔出演过的电影则大部分集中在6-8分。 ? 达叔作品评分分布 达叔作品中评分前五： ? 评分前5的作品 1.6....那些年达叔合作过的他们 和达叔合作过的导演有166位（同一部电影或电视剧都存在多个导演），演员则高达1,157位（豆瓣作品详情页记录的演员）。 2.1....与星爷合作的30不戏除了01年的《少年足球》之前，其余全部为上个世纪的作品，不过星爷作为演员在01年之后也只出演过三部电影而已； ?...豆瓣作品详情爬虫代码 这里不介绍详情爬虫过程了，直接贴源码： 思路：从个人页作品列表中找到每个作品的详情页采集详情数据。
除此之外，数据库里还有其他很多信息我们没有用上，比如演员和导演。这些信息还有个重要的作用，就是把不同的影片关联起来。比如你看了一部电影，对其主演感兴趣，自然就想知道他还演过什么影片。...因此，如果只是想显示出这些信息，可以简单地实现： 主演：$movie.casts 不过现在我们不仅仅要显示主演的名字，还希望能通过主演关联到其他影片。...超链接的地址暂时为空，我们还没有能够处理点击演员名的合适页面。 此时刷新页面，可以看到详细页面上已有了演员信息，并且每个名字下面有一个下划线。只是点击之后并不会有特别的反应。...那么接下来的问题，点击了演员名称之后要如何处理。我的想法是进行一次搜索，搜索所有影片演员信息中包含此演员名的电影。因为我们的演员信息是一个字符串存储的，所以可以采用之前搜影片名称类似的方法进行。...这样就已完成演员名的搜索。现在再点击演员名，就可以跳转到搜索结果的页面。 然而，这时候你很可能发现，点击搜索出的结果，并不能再跳转到其他电影的页面（至少我这里是这样）。
需求： 查询出每月 order_amount（订单金额） 排行前3的记录。 例如对于2019-02，查询结果中就应该是这3条： ?...这句的含义： 取得order_date中的月份值，赋值给current_month，这样就可以跟踪每个月份。 ?...MySQL 8 MySQL 8 引入了一个 rank() 函数，可以更简便的实现排行的功能。 ? 执行结果： ? 效果和 5.7 中的方法是一致的。 我们看下语句中的 rank() 方法： ?...PARTITION BY 是指定分区依据，这里是根据订单的年、月进行分区。 ORDER BY 指定了分区内的排序依据，这里是根据订单的 年、月、金额 进行降序排列。 这样就会自动计算出排行数值。...需要注意的是，这个地方和 5.7 的方法不一样： ? 就是参与排序的几个值一样的时候，rank 值是一样的。 最终的SQL语句： ?
创建电影相关的演员、导演、制片商、作家和相关关系，这些数据来自于neo4j的movie数据 ACTED_IN（角色扮演）关系，共172条，源数据为演员，目标数据为电影，属性包括 roles，属性值为数组...nineties.released<2000 RETURN nineties.title,nineties.released ORDER BY nineties.released 6、查找"Tom Hanks"参演过的电影名称...Atlas"}) RETURN people.name,Type(relatedTo),relatedTo,movie.title 10、查找与演员"Kevin Bacon"存在4条及以内关系的任何演员和电影...:Person{name:"Meg Ryan"})) RETURN p 12、查找没有与Tom Hanks合作过的演员 1、先找到Tom Hanks还没有合作过的演员，但Tom Hanks的合作伙伴曾经与其合作过...ACTED_IN]->(m2)<-[:ACTED_IN]-(cruise:Person{name:"Tom Cruise"}) RETURN tom,m,others,m2,cruise 14、匹配某个电影相关的演员和导演等多种关系
进一步做出每个年份下不同评级等级的电影数据占比，可以发现，近年来，评分在[2.0,6.0)的电影数据占比有着明显提升，评分在[6.0,7.0)的数据占比不变，评分在[7.0,10.0)的数据占比减少，可能原因有...2.电影数据的地区分析 2.1 全球电影数量分布 图 6 各个地区电影数量分布 表格 2 电影数量前十的国家 根据各个国家的电影数量作图，可以得到图6，列出电影数量前十的国家可得表格2，发现美国在电影数量上占第一...只主演过1-2部作品。...图 21 不同类型电影的数量、评价得分与票房表现 5.4 导演、演员票房表现 提取导演/演员姓名，对导演/演员字段进行聚合，计算每个导演/演员的票房总和，上映电影均分、以及执导/参与电影数目进行计算...针对导演演员的统计，揭示出少部分导演与演员拍摄了大部分作品，符合二八定律，此外还根据作品评分、数量以及评价人数列举了部分较为优秀的导演/演员。
将某个电影中的全部演员列出来 select name from actor join casting on actor.id=casting.actorid where movieid=11768;...If ord=1 then this actor is in the starring role] 列出该演员出现但不是主演（ord=1）的电影 select title from movie join...笔记：列出1962年的所有电影和主演名字 主演：ord-casting表 演员名字：name-actor表 select title, name from movie join casting on...找出主演 join actor on (actorid=actor.id) where movie.id in (select movieid -- 2.从1中选择出的全部演员中找出全部的电影movieid...根据电影中的演员数量进行排名 再根据title排名 select title, count(*) as actorcount from movie join casting on movie.id =
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...理解NEO4J 中的关键的几个属性： 1 节点：下图中每个方块可以看做一个节点 2 属性：每个节点有多个属性，以 KEY VALUE 的形式来进行描述 3 关系： 节点和节点之间的关系，也是通过key...（翻译成人类能看懂的文字） 1 keanu 作为一个演员在TheMatrix电影里面扮演了 Neo这个角色，同时 Carrie在TheMatrix 这个电影里面扮演了Trinity 这个角色，Laurence...from Movie WHERE title = 'Cloud Atlas' 下面这张图的意思是 查找tom hanks 到底演过几部电影 当然写到这里我也是纳闷了两天 tom 和 tomHanksMovies...我根本就没有在任何地方输入过这些信息到NEO4J中，到底他们是怎么展示的这些信息，在经过琢磨后，照猫画虎的写出了下面查询Keanu 到底演过什么电影的查询语句。
by year limit 10; 或是年份比较近的电影先列出来： select * from film order by year desc limit 10; 或是我们只想看电影名称跟年份：...select title, year from film order by year desc limit 10; 查所有茱蒂佛斯特演过的电影： select * from film where starring...='Jodie Foster'; 查所有演员名字开头叫茱蒂的电影('%' 符号便是 SQL 的万用字符）： select * from film where starring like 'Jodie%...'; 查所有演员名字以茱蒂开头、年份晚于1985年、年份晚的优先列出、最多十笔，只列出电影名称和年份： select title, year from film where starring like...如何更改或删除资料 了解select的用法非常重要，因为要在sqlite更改或删除一笔资料，也是靠同样的语法。
新智元报道 编辑：小芹、金磊、张佳 【新智元导读】曾在电影《银翼杀手》等很多著名影视剧中饰演过重要角色的荷兰演员鲁特格尔・哈尔因病去世，享年 75 岁。...据Variety等多家外媒报道，荷兰演员、电影《银翼杀手》中饰演反派生化人Roy的演员鲁特格尔·哈尔(Rutger Hauer)于上周五去世，享年75岁。 ?...同年，Hauer荣获“金犊奖”（Golden Calf）最佳男演员奖。 为了能说一口正宗的美语，Hauer聘请了一位出色的语言专家教。...后来，他成为当时除一些英国演员外唯一一个能熟练讲美国英语而不带一点口音的欧洲演员。 1982年，他出现在《银翼杀手》中。 1985年，Hauer出现在华纳兄弟的中世纪魔幻电影《鹰狼传奇》中。...Hauer在本片中塑造的角色也被认为是他演员生涯中塑造得最复杂、诠释得最出色的角色。 ? 《圣饮者传奇》剧照，Hauer左 八十年代末，Hauer被《好莱坞报道》评为“50位最有价值演员”之一。
然而在票房大卖的同时，其豆瓣电影的评分却从8.5一路滑落到7.9，出现大量的1星差评。到底这部号称中国首部硬核科幻电影总体口碑如何？是否值得一看呢？...我们爬取了猫眼电影从上映日起到2月11日18时的102580条评论和评分数据，通过硬核的分析告诉你答案！ 一、电影总体评价如何？...说明这部电影总体来说是很受大家欢迎的，也说明相对于豆瓣电影评分者来说，猫眼电影观众观后感更好一些，不存在恶意刷大量低分的情况。 二、总体评价的时间走向如何？ 那评分是否会随时间出现规律性的变化呢？...女主的演讲是本片最大的败笔，年轻演员撑不起这样的巨作。 五、低分的人群有哪些特征？ 给电影打低分的人群都有哪些特征呢？是不是对于科幻片来说，女生比较容易打低分呢？...七、总结 总体来说，猫眼的观众对于这部电影的认可度还是很高的，认为导演良心、剧情紧凑、表演过关、特效震撼，中国首部硬核科幻电影当之无愧！
其中的列是： 列 内容 Actor 演员名称 Total Gross 演员所有电影的国内票房总收入（百万美元） Number of Movies 演员所演的电影数量 Average per Movie...总收入除以电影数量 1 Movie 演员所演的票房最高的电影 Gross 演员的 #1 电影的国内票房总收入（百万美元） 在总票房的计算中，数据的制表人没有包括一些电影，其中演员是客串角色或陈述角色，...一些演员有很多电影，但总收入中等。 其他人电影数量中等，但收入很高。正相关只是一个大体趋势的叙述。 在课程后面，我们将学习如何量化关联。目前，我们只是定性地思考。...一般来说，演员的电影数量越多，每部电影的平均收入就越少。 另外，有一个点是非常高的，在绘图的左边。 它对应于一个电影数量很少，每部电影平均值很高的演员。 这个点是异常的。 它位于数据的一般范围之外。...Python 绘制了两个散点图：这个变量和另外两个之间的关系，每个关系一个。 金色和蓝色的散点图向上倾斜，并显示出儿子的高度和父母的高度之间的正相关。
year limit 10; 或是年份比较近的电影先列出来： select * from film order by year desc limit 10; 或是我们只想看电影名称跟年份： select...title, year from film order by year desc limit 10; 查所有茱蒂佛斯特演过的电影： select * from film where starring=...'Jodie Foster'; 查所有演员名字开头叫茱蒂的电影(‘%’ 符号便是 SQL 的万用字符）： select * from film where starring like 'Jodie%';...查所有演员名字以茱蒂开头、年份晚于1985年、年份晚的优先列出、最多十笔，只列出电影名称和年份： select title, year from film where starring like 'Jodie...如何更改或删除资料 了解select的用法非常重要，因为要在sqlite更改或删除一笔资料，也是靠同样的语法。
上篇文章《电影知识图谱问答（三）|Apache Jena知识存储及SPARQL知识检索》中讲到如何将处理后的RDF数据存储至Apache Jena数据库之中、如何利用SPARQL语句从Apache Jena...本篇文章将主要介绍如何理解问句所表达的深层语义含义、如何将自然语言问句转换成SPARQL查询语句、如何进行答案推理。...# 某电影的图片/上映地区/语言/上映时间/时长/其他名称/介绍/评分/ 评价人数 # 某电影的类型 # 某电影有哪些演员 # 某电影有哪些编剧 # 某电影有哪些导演 # 某电影的详细信息 # 某人的图片...# 某人出演了多少部电影 # 某演员参演的评分大于X的电影有哪些 # 某演员出演过哪些类型的电影 # 演员A和演员B合作出演了哪些电影 # ......下篇文章，将介绍如何将电影知识图谱问答系统部署至微信公众平台，并利用微信公众号进行知识问答，构建一个完整的知识图谱问答系统Demo。
从简单实用的角度来看，二分图结构在某些场景可以更高效地存储数据。 比如前文 介绍《算法 4》 文章中的例子，如何存储电影演员和电影之间的关系？...如果用哈希表存储，需要两个哈希表分别存储「每个演员到电影列表」的映射和「每部电影到演员列表」的映射。...但如果用「图」结构存储，将电影和参演的演员连接，很自然地就成为了一幅二分图： 每个电影节点的相邻节点就是参演该电影的所有演员，每个演员的相邻节点就是该演员参演过的所有电影，非常方便直观。...类比这个例子，其实生活中不少实体的关系都能自然地形成二分图结构，所以在某些场景下图结构也可以作为存储键值对的数据结构（符号表）。 好了，接下来进入正题，说说如何判定一幅图是否是二分图。...既然说到遍历图，也不涉及最短路径之类的，当然是 DFS 算法和 BFS 皆可了，DFS 算法相对更常用些，所以我们先来看看如何用 DFS 算法判定双色图。
---- 示例 当buckets数量特别多的时候，深度优先和广度优先如何选择？...举个例子：每个演员的每个电影的评论 每个演员的评论的数量 --> 每个演员的每个电影的评论的数量 评论数量排名前10个的演员 --> 每个演员的电影取到评论数量排名前5的电影 { "aggs" :...，构建了一整颗完整的树出来了，10万个actor，每个actor平均有10部电影，10万 + 100万 --> 110万的数据量的一颗树 裁剪掉10万个actor中的99990 actor，99990...* 10 = film，剩下10个actor，每个actor的10个film裁剪掉5个，110万 --> 10 * 5 = 50个 构建了大量的数据，然后裁剪掉了99.99%的数据，浪费了 ---- 广度优先的方式去执行聚合...个film即可，10万 ->取 50个 和深度优先的方式（110万取50个）相比，10倍的优势
比如某些古装剧的某些场景会让人非常出戏，除了演员的演技太差之外，很有可能是因为光效不太自然，盯着电视机屏幕时，你甚至能想象出来演员头顶的摄影棚。 ? 在影视制作过程中，想要复制完美的光效仍然是个难题。...通过与 AR 等技术的融合，该系统可以无缝地将捕捉到的人体融合到现实世界中或电影、游戏等中的数字场景。它可能会彻底变革 3D 捕获技术领域。 ? 用来拍摄的「LED 蛋」。 ?...然后，他们展示了如何设计一个混合几何和机器学习重建流程来处理高分辨率输入并输出一个体积视频。...最后，由两个梯度照明条件推断出反射率图。 捕捉 该系统的核心依赖于一个包含多视角（主动）立体深度传感器的灯光球面舞台，舞台周围有 331 个可编程的灯以及 90 个高分辨率 12.4MP 重建相机。...后者用于在实际表演过程中分割表演者。 重建 接下来，研究者将数据上传到公共存储库中，第一个阶段是生成每个「机位」的深度图、分割图和 3D 网格 [Kazhdan 和 Hoppe 2013]。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。
当然，并非每个人都一定是某个明星的拥趸，但当你看见一位口碑不错的演员出演了某部影片时，不难会产生“某某某演的电影应该挺值得一看”的想法，反之，你会避开。...这是因为观众对知名演员的市场定位和选片原则都有一个大概的判断，这些判断直接影响了电影的市场表现，也就是票房。 那么，成百上千位中国演员里，谁主演的电影通常伴随着优质的市场表现？...事实上，她目前主演电影数量仅有5部，通过《美人鱼》、《西游伏妖篇》两部“星爷”电影的加持拉高了均数，是否具有真正的票房号召力还有待市场观察。...（点击查看大图） 其它演员多数也入围了累计票房榜，显示出其较高的市场价值。 其中，徐峥与邓超主演次数最多，但片均票房依然逼近5亿。...而在2005至2009、2010至2014年两个时间段内，这个数量回落至5部和3部。近5年，已低于3部。
用例图 运用StarUML/EA（Enterprise Architect ），完成不少于5个用例的用例图，并为每个用例添加用例描述. 第一步：给系统取个名称：移动电影售票系统。...议题与其他 UC002：查询电影票 用例名： 查询电影票 用例编号 UC002 参与者 潜在会员，会员 用例描述 参与者根据电影的名称、导演、以及演员，检索出所需电影的详细信息和...前置条件 参与者访问系统 后置条件 参与者查询到所需的电影 基本流程 1. 参与者请求查询电影 2. 参与者提交电影的名称、导演、以及演员等查询条件 3....会员查询电影 2. 会员选择预定的电影，输入预定数量 3. 系统显示会员订单列表 4. 会员输入预定数量，选择以下动作： 添加到新订单 添加到已有订单 5....顺序图 为每个用例的画出系统鲁棒图（BCE模式）的顺序图。
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