1m movie 数据集

Association-Rules-Movies-Dataset-Using-Python：为所有数据集准备规则1）尝试不同的支持和置信度值。 观察不同支持和置信度值的规则数量的变化2）更改先验算法中的最小长度3）使用不同的图对获得的规则进行可视化

Python爬取豆瓣电影top250 使用flask框架可视化数据 ##项目技术栈：Flask框架、Echarts、WordCloud、SQLite ##环境：Python3 目录结构说明 │ app.py ----- flask框架 文件 │ movie.db ----- 数据库 │ README.md │ requirements.txt ----- 依赖包环境版本 │ spider.py ----- 爬取数据 文件 │ testCloud.py ----- 词云生成 文件 ├─static ----- 静态页面 ├─templates ----- HTML页面 └─venv ----- 虚拟环境 项目展示： 项目笔记： 页面展示 学习资料：

动物 关于电影评论的团队网站项目

Neo4j电影示例应用程序-Python版本 首先，使用设置，这样我们就不会破坏您计算机上拥有的任何其他Python东西。 安装完之后，让我们为我们的应用程序设置一个环境： $ virtualenv cypher-app New python executable in cypher-app/bin/python Installing setuptools, pip...done. $ source cypher-app/bin/activate 下一步是安装应用程序的依赖项： (cypher-app)$ pip install -r requirements.txt ... Successfully installed py2neo Cleaning up... 最后，让我们启动一个Bottle Web服务器： (cypher-app)$ python example

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kaggle 上面的 tmdb 数据，5000 个电影数据，提供开发使用，_merge 为将 credits 里面的 cast 演员信息合并到了 movies 文件中生成的合并文件

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