大数据告诉你：漫威电影里面到底有多少角色

网站是基于Graph技术开发的。

其实之前小F也利用了有关Graph的库实现了一波人物的关系分析。

只不过分析结果比较粗糙而已~

下面是网站的概况，大家可以一览。

那么人家能做出这么酷炫的关系图，我们自己能不能实现呢?

这一期就利用网站提供的数据，使用Neo4j(NOSQL图形数据库)进行实战一波。

一、获取分析

人物及人物关联信息从网站上获取，具体接口如下。

数据为json格式，分别在「characters」和「relationship」中。

这里的信息是分别指托尼·斯达克，关系「0」为朋友，斯蒂文·罗杰斯。

二、 数据获取

具体代码如下。

1. headers = { 
2.     'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36' 
3. } 
4.  
5. url = 'https://graphics.straitstimes.com/STI/STIMEDIA/Interactives/2018/04/marvel-cinematic-universe-whos-who-interactive/data/marvel-data.json' 
6. response = requests.get(url=url, headers=headers) 
7. result = json.loads(response.text) 
8.  
9. num = 0 
10. names = [] 
11. item = {0: 'friend', 1: 'enemy', 2: 'creation', 3: 'family', 4: 'work', 5: 'love'} 
12.  
13. for i in result['relationship']: 
14.     subject = result['relationship'][i]['id'] 
15.     object = result['relationship'][i]['target_id'] 
16.  
17.     if subject not in names: 
18.         names.append(subject) 
19.     if object not in names: 
20.         names.append(object) 
21.  
22.     relation = int(result['relationship'][i]['relationship']) 
23.     with open('relation_message.csv', 'a+') as f: 
24.         f.write(subject + ',' + object + ',' + item[relation] + '\\n') 
25.  
26. for j in names: 
27.     num += 1 
28.     with open('names_message.csv', 'a+') as f: 
29.         f.write(j + ',' + str(num) + '\\n') 
30.  
31. for k in result['characters']: 
32.     id = result['characters'][k]['id'] 
33.     name = result['characters'][k]['name'] 
34.     status = result['characters'][k]['status'] 
35.     species = result['characters'][k]['species'] 
36.     with open('message.csv', 'a+') as f: 
37.         f.write(id + ',' + name + ',' + status + ',' + species + '\\n') 

最后成功获取数据。

人物名为简称，共计182个人物。

1144条人物关系数据，4大类型。

下面是182个人物的一些详情信息。

包含了人物的名字及简称，存活状态，人物属性。

三、数据可视化

下面通过Neo4j对人物关系进行可视化。

Neo4j的安装这里就不细说了，大家可以自行百度。

开启Neo4j服务后，登陆Neo4j网站，初始化界面如下。

先加载第一个文件。

具体代码如下。

1. LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///names_message.csv' AS data CREATE (:people{name:data.name, id:data.id}); 

下面加载第二个文件。

具体代码如下。

1. LOAD CSV  WITH HEADERS FROM "file:///relation_message.csv" AS relations 
2. MATCH (entity1:people{name:relations.subject}) , (entity2:people{name:relations.object}) 
3. CREATE (entity1)-[:rel{relation: relations.relation}]->(entity2) 

点击1144按钮处，取消限制数，再点击全屏。

这里大致能看出来漫威的人物聚集情况。

第一大反派灭霸(thanos)，原来这么孤立的。

这里由于人物太多，造成观察不便，所以对结果进行一些筛选。

比如筛选托尼·斯达克的朋友，运行下面的代码。

1. match p=(n:people{name:"tonys"})-[:rel{relation:"friend"}]->() return p; 

得到下图结果。

其中「thor」为「雷神」，「stever」为「美队」，「blackw」为「黑寡妇」，「vision」为「幻视」，「peterp」为「蜘蛛侠」，「bruceb」为「绿巨人」。

下面再来看一下美队的女友吧。

佩吉·卡特和她的侄女莎朗·卡特，据说两人样貌极为相像。

四、总结

本次只是对Neo4j的一些简单操作，后期或许会去深入了解。

此外漫威的这些人物信息，还可以玩出很多花样的。

也希望大家能去动手尝试尝试，做一枚硬核铁粉~