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全国41611个景点,用Python告诉你哪些地方最值得一游!

发布时间:2018-11-29 16:36:39 所属栏目:教程 来源:zuobangbang
导读:经常听到别人说世界那么大,我想去看看。在有机会走出国门之前,还是先把祖国走一圈吧。都知道中国地广人不稀,旅游资源非常丰富,古文化遗址、抗战遗址、山川、河流等等,在选择目的地的时候,不少人都会非常纠结,不知道去哪更好。为了以后不再纠结,笔

从各级景点的箱型图可以看出,5A 景区人气值是遥遥领先的,整体在 0.7 以上。4A 景区人气均值中位数在 0.7 左右,不过高于 0.7 的景区实在太少了。3A 景区就更不用说,整体人气值非常低。

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从景区销量箱型图可以看到:5A 景区的销量是远超过了 4A 和 3A 景区,5A 景区的 3/4 分为点达到了 400,而 4A 景区的仅为 82;而 4A 景区的箱型图和 3A 的非常类似;看来大家对 4A 景区和对 3A 景区兴趣都一致的不大。

  1. def box(q,w,e,l): 
  2.     a = go.Box(y=q, name='5A景区') 
  3.     b = go.Box(y=w, name='4A景区') 
  4.     c = go.Box(y=e, name='3A景区') 
  5.     g = go.Box(y=l, name='所有景区') 
  6.     data = [a, b, c,g] 
  7.     layout = go.Layout(legend=dict(font=dict(size=16)), orientation=270) 
  8.     fig = go.Figure(data=data, layout=layout) 
  9.     plotly.offline.plot(data) 


全国41611个景点,用Python告诉你哪些地方最值得一游!

将所有景点的概述用 R 生成了一个词云图:位于,文化,休闲,旅游,体验,景区,公园,历史,娱乐等等这些词是不是很熟悉呢。看来商家对景区的概括都差不多。

对比完各级景点,下面来给各位看官排排雷。

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上图是 4A 级景区销量排名的最后 20 位,全中国有 2193 个 4A 级景区,这 20 个还排在最后,在对比一下大家对 4A 级景区的人气评分,,想想还是不要去了。

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首先,如果说 3A 级景区不太推荐大家去游玩,因为人气值实在低的可怕;那上面列出的这 20 个景点那就是完全不建议游玩了。全国一共 1933 个 AAA 级景区,这 20 个排在最后,可想而知去了会多么震惊了。

高德地图可视化

高德地图的 API 真的非常好,它提供各种和地图有关的功能。其中有一项是 WEB 服务里的地理/逆地理编码。将去哪儿爬取到的景点地址数据通过地理编码转变为对应的经纬度。比如:北京市方恒国际中心 A 座将它经过地理编码后其经纬度为 116.480656,39.989677。它的 URL:

  • https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address=地址&output=XML&key=<用户的key>&city=城市

其中 output 是输出个格式,一共有两种,XML 和 JSON;address 是要地理编码的地址,city 是所在的城市。

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Word is cheap,show me the code!

  1. def trans(city,name,pro,level): 
  2.     for i in range(len(name)): 
  3.         x = pandas.DataFrame() 
  4.         t={} 
  5.         add = name[i] 
  6.         chengshi=city[i] 
  7.         parameters = { 'address': add, 'key': '','city':chengshi } 
  8.         html = requests.get('https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo', 
  9. params=parameters).json() 
  10.         try: 
  11.             t['jingwei'] = html['geocodes'][0]['location'] 
  12.         except IndexError: 
  13.             t['jingwei']='0,0' 
  14.         finally: 
  15.             t['n'] = name[i] 
  16.             t['level']=level[i] 
  17.             t['pro']=pro[i] 
  18.             t['city']=city[i] 
  19.             x = x.append(t, ignore_index=True) 
  20.             x.to_csv('55543.csv', encoding='utf-8', index=False, mode='a', header=False) 

全国各级景区分布图

(编辑:核心网)

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