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基于Python的二次元音乐可视化分析ACG音乐发展

时间:2019-10-25 00:24:09

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基于Python的二次元音乐可视化分析ACG音乐发展

引 言

ACG为英文Animation Comic Game的缩写,是动画、漫画、游戏的总称。ACG音乐并不是一种特定的音乐类别,而是一种基于音乐出处所在的分类类别,我们可以把ACG音乐理解为动画、游戏及衍生的舞台剧、广播剧中,所使用的音乐曲目,更广泛的角度上说,任何与这三者相关的音乐都可以归属于其中。

动漫作品的魅力除了剧情作画外,在很大程度上依靠音乐支撑,让动漫作品的节奏和视听上升到艺术的高度,成就了诸如宫崎骏系列作品等里程碑。对比业界内各国发展,日本整个ACG音乐领域可以说已经完成工业化,但是国内现在还是小作坊的合作模式,或有几首能够顶尖的曲目,但是整体水平仍有待提高。在这样的背景下,本文选择ACG音乐发展趋势分析作为方向,通过对目前评价较高且具有代表性的ACG音乐数据进行分析,希望能找到其当下的发展趋势作为未来可能的发展方向的参考,也希望总结出获得好评的ACG音乐都被哪些因素影响。

随着当代动漫行业的发展,国内诸多二次元网站也逐步兴起,逐渐成为了年轻一代的代表。在这些二次元网站中,集中有来自全国的爱好者们通过真实评价而集成的数据,基于其庞大的用户数量及广泛的影响力,有部分大型网站数据可以作为有效可用的数据源。在观察过国内主要二次元平台的领域倾向后,本文选取了国内专注于动漫、音乐领域的ACG网络——Bangumi番组计划网站(https://bgm.tv/)作为数据来源,使用Python语言,按照最新的音乐排行榜爬取了前120首的音乐详细信息,并对获得的数据进行可视化与分析,最后得出了与当前业界潜在表现相符合的结论。

目录

引 言

1 目标网站分析

1.1 反爬虫处理

1.2 翻页处理

1.3 获取subject号码页面源码分析

1.4 访问作品的网址变化处理

1.5 详细信息的页面源代码

1.5.1 作品tags

1.5.2 作品信息

2 数据获取与存储

2.1数据获取

2.1.1 subject号获取

2.1.2 tags获取

2.1.3 作品详细信息获取

2.2数据存储

2.2.1 json文件

2.2.2 csv文件

3 数据可视化

3.1作品tags

3.1.1数据处理

3.1.2横向柱状图

3.1.3 词云

3.2年度优秀音乐数量

3.2.1 数据处理

3.2.2 折线图

3.3作品制作公司

3.3.1 数据处理

3.3.2 饼图

3.4作曲

3.4.1 数据处理

3.4.2 纵向柱状图

4 结果分析

4.1 可视化结果具体分析

4.1.1作品tags

4.1.2年度制作数量

4.1.3制作公司

4.1.4作曲

4.2总结性分析

项 目 总 结

工 作 总 结

成员分工总结

本文转载自:http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=16254

包含:设计文档和项目源码

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