Визуализация данных. Criterion collection
Обучаясь на направлении экранных искусств важнейшим аспектом моего интереса является кино. В этом проекте проанализирован датасет об очень популярной компании выпускающей диски с фильмами классического и авторского кино Criterion collection. Этот анализ помог узнать, как какие аспекты влияют на издание фильмов и учесть исторический взгляд на развитие кинематографа.
В исследовании использованы данные с сайта Kaggle. Датасет содержит информацию о всей доступной на 2025 год коллекции изданных DVD и Blu-ray изданиях выпущенных под брендом Criterion.
Для анализа применены такие данные, как год создания, язык и имя режиссера.
Цветовое решение
Цвета взяты с основной интернет страницы Criterion collection
Использование библиотек
В коде использованы библиотека pandas для работы с csv-файлом, matplotlib.pyplot для основной визуализации данных, seaborn для небольшой стилизации графика, matplotlib.colors для удобной работы с градиентной заливкой, matplotlib.patches для дополнительной стилизации столбцов.
Обработка данных
С помощью команды высчитываем абсолютные значения по языкам на которых снят фильм.
Затем сводно сравниваем выход фильма и язык, на котором он был снят, чтобы понять как перекликаются страны и различные исторические течения в кино.
Затем строим основы графика.
А теперь визуализируем его.
А также на круговой диаграмме высчитаны абсолютные значения по трем популярным языкам, на которых выпускались фильмы в коллекции Criterion.
Описание применения генеративной модели
Для работы были использованы изображения, сгенерированные в leonardo.ai, чтобы подобрать референсы и проиллюстрировать тему исследования.
Ссылка на ИИ: https://leonardo.ai
