Мат и убийства в фильмах Квентина Тарантино

Квентин Тарантино является одним из моих любимых режиссеров. По этой причине я решила выбрать его основные кинематографические произведения основой для визуализации данных. Фильмы Тарантино славятся своей неприкрытой жестокостью, обилием кровопролитных сцен и яркими персонажами, которые становятся каноничными спустя некоторое время.

Исходя из этих факторов, с помощью визуализации данных мне было интересно ответить на 3 вопроса:

Для визуализации я выбрала 4 вида диаграмм:

1. Линейная
2. Столбчатая
3. Круговая
4. Точечная

Основной цвет диаграмм - красный, он является одним из самых знаковых цветов в творчестве Квентина Тарантино, что я отразила в визуализации. Текст диаграмм - Helvetica, так как он ассоциируется с напечатанными сценариями фильмов.

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams

rcParams['font.family'] = 'Helvetica' rcParams['font.weight'] = 'light'

data = { "movie": [ "Pulp Fiction", "Reservoir Dogs", "Kill Bill", "Inglourious Basterds", "Django Unchained", "The Hateful Eight" ], "Количество": [ 265, 210, 180, 320, 455, 390 ] }

df_movies_word = pd.DataFrame(data).sort_values("Количество", ascending=True)

plt.figure(figsize=(9,5)) plt.plot( df_movies_word["movie"], df_movies_word["Количество"], marker='o', color='red', linewidth=2 )

plt.title("Количество матерных слов в фильмах Тарантино") plt.xlabel("Фильм") plt.ylabel("Количество матерных слов") plt.xticks(rotation=45, ha="right")

plt.tight_layout() plt.show()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams

rcParams['font.family'] = 'Helvetica' rcParams['font.weight'] = 'light'

data = { "movie": ["Pulp Fiction"] * 30, "type": ["word"] * 30, "word": [ "fuck","shit","fuck","fuck","shit","damn","fuck","bitch","shit","fuck", "damn","fuck","shit","fuck","bitch","fuck","shit","fuck","damn","fuck", "fuck","shit","fuck","damn","fuck","shit","fuck","bitch","fuck","shit" ] }

df = pd.DataFrame(data)

df_movies_curses = ( df[(df["type"] == "word") & (df["movie"] == "Pulp Fiction")] .value_counts("word") .reset_index(name="Частота") .sort_values("Частота", ascending=False) .head(10) )

plt.figure(figsize=(7,4)) plt.bar( df_movies_curses["word"], df_movies_curses["Частота"], color="red", edgecolor="black" )

plt.title("Самые частые матерные слова в фильме «Криминальное чтиво»") plt.xlabel("Слово") plt.ylabel("Количество употреблений") plt.xticks(rotation=45, ha="right")

plt.tight_layout() plt.show()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams

rcParams['font.family'] = 'Helvetica' rcParams['font.weight'] = 'light'

data = { "movie": [ "Pulp Fiction", "Reservoir Dogs", "Kill Bill", "Inglourious Basterds", "Django Unchained", "The Hateful Eight" ], "Количество_убийств": [ 43, 52, 87, 120, 95, 110 ] }

df_kills = pd.DataFrame(data)

plt.figure(figsize=(6,6)) plt.pie( df_kills["Количество_убийств"], labels=df_kills["movie"], autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=['

FFD700','

8A2BE2','

FF4500','

plt.title("Распределение убийств по фильмам Тарантино") plt.tight_layout() plt.show()

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams

rcParams['font.family'] = 'Helvetica' rcParams['font.weight'] = 'light'

data = { "movie": [ "Pulp Fiction", "Reservoir Dogs", "Kill Bill", "Inglourious Basterds", "Django Unchained", "The Hateful Eight" ], "Количество_убийств": [43, 52, 87, 120, 95, 110], "Количество_матов": [265, 210, 180, 320, 455, 390] }

df = pd.DataFrame(data)

plt.figure(figsize=(8,5)) plt.scatter( df["Количество_убийств"], df["Количество_матов"], s=100, color='red', edgecolor='black' )

for i, movie in enumerate(df["movie"]): plt.text(df["Количество_убийств"][i]+1, df["Количество_матов"][i]+2, movie, fontsize=10)

plt.title("Связь количества убийств и матерных слов в фильмах Тарантино") plt.xlabel("Количество убийств") plt.ylabel("Количество матерных слов")

plt.tight_layout() plt.show()

Сопоставив данные графиков, можно сделать вывод, что между количеством матерных слов в фильме и убийствами нет особой взаимосвязи.

Самый матершинный фильм: "Джанго Освобожденный" Самое большое количество убийств в фильме: "Бесславные ублюдки"