Как аниме поглотило мир
В поиске подходящего датасета на сайте kaggle.com, мне попались данные о наиболее популярных жанрах аниме. Решила брать именно эти данные, тк абсолютно не разбираюсь в аниме и терпеть его не могу, поэтому стоит встретить вызов судьбы лицом к лицу.
Типы диаграмм:
Гистограмма, столбчатая диаграмма, ящиковая с виолончельным графиком, ящиковая
Были выбраны эти диаграммы, потому что именно они наиболее релевантны для раскрытия данных и настолько дики для меня, как и собственно аниме.
Для создания цветовой палитры диаграмм были использованы яркие градиенты, символизирующие стиль аниме. Несмотря на то, что определенные оттенки не выделяются и цветовые палитры разные, стилизация графиков выбрана соответсвенно тематике и датасету: передают аниме стиль (цветовая палитра градиент coolwarm)
Основной шрифт comic sans также отсыпает с характеру жанра аниме
Анализ графика «Most Common Anime Genres» показывает, что жанр комедии является самым популярным среди аниме, значительно опережая остальные жанры по числу упоминаний.
- Комедия — доминирующий жанр с самыми высокими показателями, что может указывать на предпочтения аудитории в легком и развлекательном контенте. - Экшн и приключения занимают второе и третье места, что говорит о том, что зрители также заинтересованы в динамичных и захватывающих сюжетах. - Жанры фэнтези и научной фантастики следуют за ними, что может свидетельствовать о популярности аниме с элементами фантастики и воображения. - Драма, шонен и школьные жанры также имеют свою значимую долю, обращая внимание на интерес к более серьезным и молодежным темам. - Романтика, слайс оф лайф и хентай менее популярны, но все же имеют свои поклонники, что демонстрирует разнообразие зрительских предпочтений.
В целом, график иллюстрирует многообразие и предпочтения аниме-аудитории, которая проявляет интерес к комедии и экшену в отличие от более нишевых жанров
Использую Counter для подсчета количества каждого жанра аниме и создаю новый DataFrame с результатами. Затем строю столбчатую диаграмму для отображения 15 самых популярных жанров.
Этот график сравнивает рейтинги аниме разных типов:
Movie (Фильмы) TV (Сериалы) OVA (Оригинальные видео-анимации) Special (Специальные эпизоды, бонусы и доп. контент) Music (Музыкальные клипы и концертные проекты) ONA (Оригинальные интернет-аниме, выходящие на стриминг-платформах)
Средние оценки (горизонтальная линия внутри ящика). Разброс рейтингов (ширина ящика и усы). Выбросы (отдельные точки за пределами усов).
TV-сериалы и OVA самые высокие средние оценки. TV-аниме имеет высокую медиану и узкий ящик, что говорит о стабильно высоких рейтингах. OVA имеет больше выбросов, но большинство аниме получают хорошие оценки. Фильмы (Movie) показывают большой разброс оценок. У фильмов есть как очень высокие, так и очень низкие оценки, что означает разное качество работ. Некоторые культовые фильмы (например, студии Ghibli) тянут средний рейтинг вверх. Спецвыпуски (Special) и музыкальные проекты (Music) имеют более низкие медианные оценки.
Вывод: Этот график даёт полезное представление о том, какие типы аниме обычно получают лучшие и худшие оценки.
Этот блок кода создает и сохраняет график, который наглядно показывает распределение рейтингов аниме в вашем наборе данных. Гистограмма позволяет быстро увидеть, как часто встречаются различные значения рейтинга, а кривая плотности помогает визуализировать общее распределение данных
На изображении представлена диаграмма, показывающая десять самых популярных аниме по количеству членов.
- Death Note находится на первом месте с наибольшим количеством участников, что говорит о его культовом статусе и популярности среди зрителей. - Следом идут Shingeki no Kyojin (Attack on Titan) и Sword Art Online, которые также имеют значительное количество членов, что свидетельствует о их большом влиянии в аниме-сообществе. - Остальные аниме, такие как Fullmetal Alchemist: Brotherhood и Code Geass: Hangyaku no Lelouch, также привлекают много зрителей, но их популярность по сравнению с лидерами несколько ниже.
Аниме с хорошими сюжетами и развитой характеристикой персонажей, такие как Death Note и Fullmetal Alchemist, привлекают большое количество поклонников.
Сортирую DataFrame по количеству участников (members) и выбираю топ-10 аниме. Затем строю столбчатую диаграмму для отображения этих данных. Как и ранее, добавляю метки и заголовок, сохраняет график
График «Distribution of Anime Ratings» представляет собой гистограмму, отображающую распределение оценок аниме. Имеет форму колокола, что указывает на нормальное распределение оценок. Это означает, что большинство аниме имеют оценки, близкие к средним значениям, с постепенным уменьшением количества аниме с низкими и высокими оценками. Пик находится в пределах оценки 6-7. Основная масса аниме получает средние оценки, что часто соответствует мнениям зрителей о качестве. Данные показывают, что больше всего аниме имеют оценки в диапазоне от 5 до 8, с постепенным уменьшением количества аниме с большими и меньшими оценками. График указывает на то, что большинство аниме оценивается средне, и очень мало аниме получают очень низкие или очень высокие оценки. Это может служить сигналом о том, что зрители обычно не склонны ставить крайние оценки
Этот блок кода создает и сохраняет график, который наглядно показывает распределение рейтингов аниме в зависимости от их типа. Коробчатая диаграмма позволяет увидеть медиану рейтинга, а также разброс данных и наличие выбросов для каждого типа аниме, что дает полезную информацию о том, как различаются рейтинги между разными категориями аниме
График «Ratings by Episode Count» представляет собой виолончельный график, который визуализирует распределение оценок аниме в зависимости от количества эпизодов. Видно, что аниме формата «Movie» имеет наивысшие оценки, в то время как «Very Long» (более 100 эпизодов) в среднем получают более низкие оценки. Медианные оценки (отображены в виде квадратов) показывают, что аниме формата «Movie» и «OVA» чаще всего получают оценки выше 7.5, что говорит о высокой оценке их качества. Стандартные и длинные сериалы имеют медианные оценки, близкие к 7, что также является положительным результатом, однако наблюдается большее разнообразие в оценках. В категориях с большим количеством эпизодов (например, «Very Long») могут быть и аниме с низкими оценками (по нижней части графика), что может свидетельствовать о нерегулярном качестве таких тайтлов, где большие объемы контента могут варьироваться по качеству
Создаю комбинированный график с виолин-плотом и боксплотом для отображения распределения рейтингов по категориям эпизодов. Добавляю настройки для улучшения читаемости и сохраняю график.
Мой код выполняет анализ данных о аниме из CSV-файла, используя библиотеки pandas, matplotlib и seaborn. Он включает в себя несколько этапов, начиная с загрузки данных и их предварительной обработки, и заканчивая визуализацией различных аспектов аниме.
Итог исследования:
• Популярность: Топовые аниме часто имеют высокую оценку и большое количество участников, что говорит о их востребованности.
• Рейтинг и количество эпизодов: Существует заметная зависимость между количеством эпизодов и рейтингом; некоторые категории, такие как фильмы и короткие аниме, могут иметь более высокие оценки.
• Жанровое разнообразие: Аудитория показывает явный интерес к определенным жанрам, что может быть полезно для создателей контента при разработке новых проектов.
• Типы аниме: Разные форматы аниме (TV-сериалы, фильмы) имеют свои особенности в восприятии зрителей, что может быть учтено при создании новых произведений.
Данный анализ был интересен для меня, как ярого непоклонника аниме, так что, он точно будет привлекателен для исследователей аниме-культуры, поклонников или создателей контента (позволит лучше понимать предпочтения аудитории и тенденции в индустрии аниме).
