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原创 手把手教你写一个稳定高效的微博爬虫(附完整源码)

output_path = os.path.join("文件夹位置", "weibo_content.csv")# ====== Step 5: 保存为 CSV ======# ====== Step 3: 获取用户信息 ======# ====== Step 4: 获取微博列表 ======print(f"获取微博异常: {e}")# ====== Step 6: 主程序入口 ======# ====== Step 1: 配置区 ======# ====== Step 2: 请求头 ======

2025-08-01 21:30:16 2942

原创 ENVI中波谱查询

ENVI波谱库文件以图像格式存储(.sli数据文件+.hdr头文件),行表示波谱曲线,列表示波段采样点。ENVI5.6通过Spectral Library Viewer查看波谱库,主要包含ASTER(2443种地物,0.4-15.4μm)、IGCP264(5种仪器26种样本对比)、USGS(V7版2457种物质)和植被波谱库(干/绿植被)。使用案例以铁矿为例:在USGS_V7库搜索"iron",筛选Beckman仪器数据(0.2-3.0μm波段),可对选中波谱进行可视化调整、导出等操作。

2025-07-25 12:49:08 2519 1

原创 ENVI5.6安装

ENVI5.6详细安装流程

2025-07-24 16:58:58 2470

原创 基于 SnowNLP 的中文评论情感分析实战(附完整代码)

【中文情感分析可视化系统】本项目基于Python和SnowNLP构建了一套中文评论情感分析系统,主要功能包括:1)从Excel评论数据提取情绪倾向(SnowNLP情感评分);2)生成词云图(正面/负面评论关键词可视化);3)绘制情感分类饼状图(好评/中评/差评占比);4)输出词频统计与词性分布。系统支持中文分词、停用词过滤,并采用jieba、WordCloud、pyecharts等库实现数据可视化。项目结构清晰,包含数据清洗、情感分析、可视化三大模块,适合NLP初学者学习实践,可拓展应用于电商评论、社交媒体

2025-07-24 13:36:01 1807

原创 缓冲区分析商场辐射范围(点缓冲区)、道路的噪音范围(线缓冲区)、军事禁区管控范围(面缓冲区)

本文探讨了缓冲区分析在城市规划中的应用。研究通过商场辐射(3km点缓冲区)、高速公路噪音(449-730m多环线缓冲区)和军事禁区(1000m面缓冲区)三个案例,验证了该技术在城市商业布局、环境治理和安全管理中的实用价值。分析显示各类缓冲区模型存在5-20%的误差范围,建议引入实时交通数据、噪声频谱分析和智能监控技术进行优化。研究提出了动态缓冲区构建、多环噪声防控标准等改进方案,并展望了GeoAI技术融合与公众参与平台建设的发展方向,为城市规划决策提供了科学依据和技术参考。

2025-07-22 23:31:54 809

原创 GIS空间分析定义

空间分析是GIS核心功能,通过建模和解释空间数据,揭示地理分布特征与规律。主要包括空间查询、缓冲区分析、网络分析等六类方法,广泛应用于城市规划、资源管理等领域。标准流程涵盖目标确定、数据处理、方法选择、分析执行及结果可视化等步骤,最终将空间数据转化为决策依据,实现从"地图"到"解决方案"的转变,在环境评估、城市管理等场景发挥关键作用。

2025-07-22 20:28:14 889

原创 百度街景数据下载

本文介绍了使用百度地图API抓取街景图片的方法:首先在百度地图开放平台申请AK码,然后通过Python代码实现自动获取。代码中设置了图片保存路径,读取包含坐标数据的文本文件,循环请求不同角度的街景图片(0°、90°、180°、270°),并将图片以序列号命名保存到本地。文中提供了完整的代码实现和参数说明,包括AK码位置、坐标数据格式处理以及HTTP请求构建等关键步骤。最终程序会输出图片下载成功的提示信息。

2025-07-22 17:34:58 2435 3

原创 计算2000-2020年上海市徐汇区和奉贤区的土地利用转移矩阵

使用按掩膜提取工具(保存路径以系统路径为准,请勿改动),以上海市徐汇区和奉贤区2000年每一种一级土地利用数据为范围提取上海市徐汇区和奉贤区2020年土地利用数据中对应范围。打开上海市2000年和2020年的土地利用数据,使用裁剪工具,以一中得到数据为输出范围,分别提取上海市徐汇区和奉贤区2000年和2020年的土地利用数据。使用重分类工具,将上海市徐汇区和奉贤区2000年和2020年的土地利用数据中二级土地利用合并为一级(21的这种重分类为2,即重分类为首字母)一、提取上海市徐汇区和奉贤区的边界数据。

2023-05-02 22:23:15 223 3

Python爬虫脚本:批量抓取微博内容并保存为CSV

内容概要 本脚本是一个功能完善的微博用户内容采集工具,通过模拟浏览器请求方式,在无需官方 API 的情况下实现微博用户信息与历史微博数据的批量抓取与保存。脚本支持分页抓取,数据结构清晰,结果保存为 CSV 文件,便于进一步的数据分析、可视化或情感挖掘。 适用人群 数据科学爱好者:希望构建微博舆情分析、情感识别、文本挖掘项目的新手或进阶用户; 高校科研人员/学生:进行社会计算、情绪传播研究等课题时,急需真实微博数据; 产品运营/品牌分析师:需要快速了解竞品或特定微博账号影响力; Python 编程初学者:希望通过真实项目掌握 requests、pandas、网络请求与数据存储的实战技能。 使用场景 微博话题分析、情感分类、热度预测;网络舆情监测与可视化;用户画像构建、账号行为研究;新媒体、社交电商运营数据采集;Python 编程实践项目; 项目目标 降低微博数据获取门槛:无需微博开发者权限,无需 API,普通用户即可使用;实现高质量数据结构化存储:输出标准 CSV 文件,便于直接加载至 Excel、Python、R 或可视化工具中;为后续数据挖掘与建模打好基础:支持扩展至情感分析、关键词提取、话题聚类等应用。

2025-08-01

基于 SnowNLP 的中文评论情感分析实战(附完整代码).zip,用于情感分类,制作词云图

本资源为一个完整的中文情感分析实战项目源码包,基于 Python 构建,适合自然语言处理(NLP)初学者练手、毕业小项目、数据分析入门等用途。支持对评论类文本数据进行: 文本清洗与去重 SnowNLP 情感倾向打分(好评 / 中评 / 差评) 关键词词频统计与词性分布分析 正面 / 负面词云图绘制(支持遮罩背景) 情感分类可视化(pyecharts 饼图) 配套博文讲解详见:

2025-07-24

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