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在分析观众对《城中之城》的反响方面，Python 是一种强大且灵活的工具。本文将使用 Python 进行情感分析和数据挖掘，来研究该电影的公共看法。
分析观众反响
我们开始的第一个步骤是爬取和清理评论数据。我们将使用 Python 的 beautifulsoup 库来爬取《城中之城》的影院评分网站上的评论。然后，我们将使用 Pandas 库来清理数据，删除不需要的信息，并将评论分组成为可处理的数据框。
PARA 1:
我们的第二步是使用情感分析技术来理解观众对电影的看法。我们将使用 Vader 模块来对每条评论进行情感分析。Vader 模块使用机器学习来判断情感的强度，并将情感标签分配给每条评论。这对于了解观众对电影的总体情感是很有帮助的。
PARA 2:
在第三步中，我们将使用 Python 的 matplotlib 库来可视化情感分布。我们将创建条形图来显示不同情感标签的出现频率。这将让我们看到哪些情感是最受欢迎的，并帮助我们了解观众对电影的不同方面的看法。
数据挖掘
在研究情感分析后，我们将进入数据挖掘阶段。我们将使用 Python 的 scikit-learn 库来创建一个址分类模型，以帮助我们分析观众对电影的不同方面的看法。
===PARA 3:
我们的第一步是使用 Pandas 库来一键创建并分割数据。我们将使用一些特征工程技巧来提取并处理数据，以便于地址分类模型的训练。
===PARA 4:
在第二步中，我们将使用 scikit-learn 库来创建地址分类模型。我们将选择一个适当的算法，例如随机森林分类器，来预测观众对电影的不同方面的看法。
===PARA 5:
最后，我们将使用 scikit-learn 的预测和评估工具来计算模型的性能。我们将对模型的预测与真实评论进行比较，以获取关于模型准确性的有用信息。
通过使用 Python 进行情感分析和数据挖掘，我们已经完成了对《城中之城》的观众反响的分析。我们遨水安地在这篇文章中展示了如何使用 Python 来分析观众对电影的情感和不同方面的看法。我们希望这篇文章对您的分析项目有所帮助。
