谁才是权游的真正主角。
上个礼拜权游大结局，最终的结果「布兰」登上了铁王座。
这个结果确实是大家没有想到的。
原本想着如果不是「龙妈」，那么就该是「雪诺」。
怎么就轮到「布兰」了呢。
一个可以随时随地监视别人的人坐上了铁王座，细思极恐...
权游从2011年4月17日开播直到最后一集5月19日，一共历时九年，终于落下了帷幕。
也算是陪伴了一些人的青春，看看上图里的「小布兰」和长大后的「布兰」。
时光荏苒，岁月如梭，有那么点点哈利波特的感觉(同样也是好多年)。
这次找到了一些权游的数据集，针对这些数据来做一些分析。
主要有人物信息，字幕信息以及屏幕时间信息。
这些数据由「GitHub」上的一位大佬整理的，具体可以点击阅读原文了解详情。
/ 01 / 杀手榜
数据是JSON文件，都是别人已经整理好的。
如下是人物信息，包含姓名，家族，人物图片，兄弟姐妹等。
这里只看谁干掉的人最多，其余大伙可以自行探索。
读取文件后，进行排序，代码如下。
import json
# 读取人物信息文件
with open("characters.json", 'r') as load_f:
load_dict = json.load(load_f)
characters = load_dict["characters"]
# 计算人物的杀人数
item = {}
for character in characters:
if 'killed' in character.keys():
item[character['characterName']] = len(character['killed'])
# 排序
top15 = sorted(item.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:15]
print(top15, '\n\n')
# 获取杀手榜前15位,以及是哪位被领盒饭
for i in top15:
for character in characters:
if character['characterName'] == i[0]:
print(i[1], i[0], character['killed'], '\n\n')
结果如下。
看一下前四位狠人，「龙妈」「猎狗」「雪诺」「二丫」。
「猎狗」大叔看似人狠话不多，但是他的内心还是很正义的。
其中「二丫」杀了「夜王」，这一点也没毛病。
就是「雪诺」杀「龙妈」就有点那个啥了，上一秒我们还是“朋友”，下一秒就GG了。
木有想到网上居然还有神预测...
/ 02 / 发言榜
下面这个数据是每集的台词，概况如下。
通过遍历字典信息，获取人物发言频次。
import json
# 读取人物信息文件
with open("script-bag-of-words.json", 'r', errors='ignore') as load_f:
load_dict = json.load(load_f)
# 对人物人名进行统计
names = []
for i in load_dict:
for j in i['text']:
name = j['name']
if name not in names:
names.append(name)
# print(names)
# 获取人物说话次数
item = {}
for name in names:
num = 0
for i in load_dict:
for j in i['text']:
if j['name'] == name:
num += 1
item[name] = num
# 排序
top15 = sorted(item.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:15]
for i in top15:
print(i[1], i[0])
结果如下。
「小恶魔」「雪诺」「龙妈」「瑟曦」「詹姆」排行前五。
「提利昂」曾经说过“大脑需要书才能变得敏锐，就像剑需要磨刀石一样。”
果然作为读书多的，话也就多了。
不然就只能一句句「俺也一样」了...
弑君者「詹姆」，「小恶魔」的哥哥。
虽然前期做了不少坏事，不过最后改邪归正，真的实力圈粉。
/ 03 / 出场时间
对场景出现时间进行分析，数据概况如下。
对数据进行处理，代码如下。
import json
from datetime import datetime
# 读取每集的出场信息
with open("episodes.json", 'r') as load_f:
load_dict = json.load(load_f)
episodes = load_dict["episodes"]
for episode in episodes:
# 获取每集的片段信息
for scene in episode["scenes"]:
# 处理时间数据
start = datetime.strptime(scene['sceneStart'], "%H:%M:%S")
end = datetime.strptime(scene['sceneEnd'], "%H:%M:%S")
# 国家
with open('got_1.csv', 'a+') as f:
f.write(scene['location'] + ',' + str((end - start).seconds) + ',' + str(episode["seasonNum"]) + ',' + str(episode["episodeNum"]) + '\n')
# 城市
if 'subLocation' in scene.keys():
with open('got_2.csv', 'a+') as f:
f.write(scene['subLocation'] + ',' + str((end - start).seconds) + ',' + str(episode["seasonNum"]) + ',' + str(episode["episodeNum"]) + '\n')
# 人物
for people in scene['characters']:
with open('got_3.csv', 'a+') as f:
f.write(people['name'] + ',' + str((end - start).seconds) + ',' + str(episode["seasonNum"]) + ',' + str(episode["episodeNum"]) + '\n')
最后得到三个文件，分别为国家、城市及人物的出现时间。
这里不对每一季进行分析，那样内容太多了，有兴趣的可以自己试试。
import pandas as pd
from pyecharts import Bar
# 读取数据
df = pd.read_csv('got_1.csv', header=None)
# df = pd.read_csv('got_2.csv', header=None)
# df = pd.read_csv('got_3.csv', header=None)
# 汇总名称
names = []
for name in df[0]:
if name not in names:
names.append(name)
item = {}
for name in names:
nums = []
for num in df[df[0] == name][1]:
nums.append(num)
# 列表求和
s = sum(nums)
# 时间转换
m, s = divmod(s, 60)
h, m = divmod(m, 60)
item[name] = "%02d:%02d:%02d" % (h, m, s)
# 出场时间前15位角色
top15 = sorted(item.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:15]
for i in top15:
print(i[1], i[0])
结果如下。
先看一下区域的时间分布。
第一王领，第二北境。
下面是城市的屏幕时间情况。
第一位「君临城」——七大王国的首都。
第二位「临冬城」——史塔克家族的城堡。
最后是人物出现的屏幕时间。
第一位是国王之手「小恶魔」。
第二位是什么都不懂的「雪诺」。
第三位是白手起家最后又被骗的「龙妈」。
对每季的人物进行统计。
# 统计每季人物出场时间
for i in range(1, 9):
name_1 = []
nums_1 = []
df1 = df[df[2] == i]
for j in top15:
num_1 = []
for k in df1[df1[0] == j[0]][1]:
num_1.append(k)
name_1.append(j[0])
nums_1.append(sum(num_1))
print(i, name_1, nums_1)
def people_scenes():
"""
每季人物出现时间
"""
# 参数数据
attr = ['提利昂', '雪诺', '龙妈', '三傻', '瑟曦', '二丫', '詹姆', '莫尔蒙', '戴佛斯', '山姆', '瓦里斯', '席恩', '布蕾妮', '布兰', '猎狗']
v1 = [4903, 5323, 4900, 3608, 4252, 3655, 2523, 3650, 0, 1918, 2949, 3270, 0, 3115, 2442]
v2 = [5257, 2658, 3037, 2455, 3021, 3373, 1363, 1694, 1879, 1225, 1594, 2908, 1869, 1387, 1445]
v3 = [4146, 2620, 2760, 2369, 2429, 2612, 2674, 2561, 1636, 2074, 1533, 1605, 2009, 1768, 1283]
v4 = [5480, 3818, 2490, 3130, 4694, 2510, 4269, 1634, 1021, 2273, 1332, 1190, 1536, 1427, 2328]
v5 = [4469, 5066, 3767, 2919, 3927, 2770, 1889, 2998, 1452, 2742, 876, 1635, 1163, 0, 0]
v6 = [2852, 5527, 2473, 3848, 2222, 2294, 2948, 827, 4101, 1268, 1424, 1626, 1749, 2107, 906]
v7 = [5849, 7840, 5773, 3436, 3426, 2744, 4074, 4549, 4417, 1747, 3072, 2553, 2313, 1246, 3657]
v8 = [8148, 7513, 6494, 3940, 1551, 4357, 3935, 1740, 3679, 2871, 3247, 888, 3817, 3296, 1827]
# 创建条形图
bar = Bar("权游人物出场时间分布", title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("第一季", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第二季", attr, v2, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第三季", attr, v3, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第四季", attr, v4, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第五季", attr, v5, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第六季", attr, v6, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第七季", attr, v7, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
bar.add("第八季", attr, v8, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=12, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=False, is_legend_show=True, label_pos='right', legend_orient='vertical', legend_pos='80%', legend_top='30%', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False, is_stack=True)
# 生成图表
bar.render("权游人物出场时间分布.html")
people_scenes()
得到结果如下。
最后来看一下第一季的数据。
def people_season(season, mes1, mes2):
"""
每季统计
"""
attr = mes1
v1 = mes2
bar = 'bar' + str(season)
bar = Bar('第' + str(season) + '季人物出场时间分布', title_pos='center', title_top='18', width=800, height=400)
bar.add("", attr, v1, is_convert=True, xaxis_min=10, yaxis_label_textsize=8, is_yaxis_boundarygap=True, yaxis_interval=0, is_label_show=True, is_legend_show=False, label_pos='right', is_yaxis_inverse=True, is_splitline_show=False)
bar.render('第' + str(season) + '季人物出场时间分布.html')
# 遍历每一季
for season in range(1, 9):
df2 = df[df[2] == season]
for i in df2[0]:
if i not in names:
names.append(i)
item = {}
# 对人物出现时间进行统计
for j in names:
num_3 = []
for k in df2[df2[0] == j][1]:
num_3.append(k)
item[j] = sum(num_3)
# 排序
top15 = sorted(item.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:15]
print(top15)
name_2 = []
num_2 = []
# 对前15位进行数据汇总
for p in top15:
name_2.append(p[0])
num_2.append(p[1])
print(season, name_2, num_2)
people_season(season, name_2, num_2)
结果如下。
有一半都领盒饭了，当然也有坚持到最后的。
坚持下来的，狼家的居多。
/ 04 / 总结
数据已上传百度网盘，回复「权游」即可获取。
今年的权游我只看到了第三集，也就是「二丫」干掉「夜王」的那一集。
之后也就没看了，一方面是看网上的口碑不是很好，所以就没什么兴趣。
另一方面也是时间少了，于是乎公众号也断更了...
不过接下来会慢慢开始更新了。
毕竟学习需要自讨苦吃~
万水千山总是情，点个「在看」行不行。
··· END ···
更多相关文章
- 人物社交网络分析—平凡的世界
- 国庆，我决定“颓废”一段时间！
- 关于学习时间的一点小感悟
- 上班之后，学习时间不够用？
- Python+Kepler.gl轻松制作时间轮播地图
- 教你预测北京雾霾，基于keras LSTMs的多变量时间序列预测
- 30例 | 一文搞懂python日期时间处理
- Java常用的时间工具类DateTimeUtils.java对常用的时间操作方法总
- 如何利用寒假的时间来准备 2020 年的蓝桥杯?