【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博评论IP地图可视化分析实现

大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解微博评论IP地图可视化分析实现

视频在线地址：

2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程（火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili

课程简介：

本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。

实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。

微博评论IP地图可视化分析实现

同理，我们在ipDataAnalysis方法里实现下评论IP代码：

复制代码

cityDic2 = {}  # 微博评论作者IP
    commentList = commentDao.getAllComment()
    for comment in commentList:
        if comment[3]:
            for city in cityList:
                if city['province'].find(comment[3]) != -1:
                    if cityDic2.get(city['province'], -1) == -1:
                        cityDic2[city['province']] = 1
                    else:
                        cityDic2[city['province']] += 1
    commentCityDicList = [{
        'name': x[0],
        'value': x[1]
    } for x in cityDic2.items()]

    return render_template('ipDataAnalysis.html',
                           articleCityDicList=articleCityDicList,
                           commentCityDicList=commentCityDicList)

前端再实现下评论IP图表代码：

复制代码

<script>

        function formatValue(value) {
            if (value) {
                return value
            } else {
                return 0
            }
        }

        var chartDom = document.getElementById('plMain');
        var myChart = echarts.init(chartDom);
        var option;

        option = {
            title: {
                text: '评论作者IP发布地址地图',
                left: 'center',
                textStyle: {
                    color: '#333',
                    fontWeight: "bold"
                }
            },
            tooltip: {
                trigger: 'item',
                formatter: function (params) {
                    return params.name + '<br>评论发布个数：' + formatValue(params.value) + ' 个'
                }
            },
            visualMap: {
                min: 0,
                max: 250,
                text: ['高', '低'],
                realtime: true,
                calculable: true,
                inRange: {
                    color: ['orange', 'red']
                }
            },
            series: [
                {
                    type: 'map',
                    map: 'china',
                    label: {
                        normal: {
                            show: true,
                            color: "white",
                            fontSize: "12"
                        },
                    },
                    emphasis: {
                        label: {
                            show: true
                        }
                    },
                    data:{{ commentCityDicList | tojson }},

                    itemStyle: {
                        normal: {
                            areaColor: "skyblue",
                            borderColor: "#fff"
                        },
                        emphasis: {
                            areaColor: "#2B91B7"
                        }
                    },
                    zoom: 1.4,
                    roam: true
                }
            ]
        };

        option && myChart.setOption(option);

    </script>