前几天无意中看到了一片文章，《

首先是安装itchat的包，可以使用清华大学的镜像：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple itchat

爬取微信好友男女比例：

import itchat

itchat.login()

friends=itchat.get_friends(update=True)[0:]

male=female=other=0

for i in friends[1:]:

sex=i['Sex']

if sex==1:

male+=1

elif sex==2:

female+=1

else:

other+=1

total=len(friends[1:])

malecol=round(float(male)/total*100,2)

femalecol=round(float(female)/total*100,2)

othercol=round(float(other)/total*100,2)

print('男性朋友：%.2f%%' %(malecol)+'\n'+

'女性朋友:%.2f%%' % (femalecol)+'\n'+

'性别不明的好友：%.2f%%' %(othercol))

print("显示图如下：")

画图：柱状图和饼状图，图片如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

#解决中文乱码不显示问题

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

map = {

'Female': (malecol, '#7199cf'),

'Male': (femalecol, '#4fc4aa'),

'other': (othercol, '#e1a7a2')

}

fig = plt.figure(figsize=(5,5))# 整体图的标题

ax = fig.add_subplot(111)#添加一个子图

ax.set_title('Gender of friends')

xticks = np.arange(3)+0.15# 生成x轴每个元素的位置

bar_width = 0.5# 定义柱状图每个柱的宽度

names = map.keys()#获得x轴的值

values = [x[0] for x in map.values()]# y轴的值

colors = [x[1] for x in map.values()]# 对应颜色

bars = ax.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')# 画柱状图，横轴是x的位置，纵轴是y，定义柱的宽度，同时设置柱的边缘为透明

ax.set_ylabel('Proprotion')# 设置标题

ax.set_xlabel('Gender')

ax.grid()#打开网格

ax.set_xticks(xticks)# x轴每个标签的具体位置

ax.set_xticklabels(names)# 设置每个标签的名字

ax.set_xlim([bar_width/2-0.5, 3-bar_width/2])# 设置x轴的范围

ax.set_ylim([0, 100])# 设置y轴的范围

for bar, color in zip(bars, colors):

bar.set_color(color)# 给每个bar分配指定的颜色

height=bar.get_height()#获得高度并且让字居上一点

plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.2f%%' %float(height))#写值

plt.show()

#画饼状图

fig1 = plt.figure(figsize=(5,5))# 整体图的标题

ax = fig1.add_subplot(111)

ax.set_title('Pie chart')

labels = ['{}\n{} %'.format(name, value) for name, value in zip(names, values)]

ax.pie(values, labels=labels, colors=colors)#并指定标签和对应颜色

plt.show()

爬取其他信息，对省份分类并根据个数对其排序

#用来爬去各个变量

def get_var(var):

variable=[]

for i in friends:

value=i[var]

variable.append(value)

return variable

#调用函数得到各个变量，并把数据存到csv文件中，保存到桌面

NickName=get_var('NickName')

Sex=get_var('Sex')

Province=get_var('Province')

City=get_var('City')

Signature=get_var('Signature')

pros=set(Province)#去重

prosarray=[]

for item in pros:

prosarray.append((item,Province.count(item)))#获取个数

def by_num(p):

return p[1]

prosdsored=sorted(prosarray,key=by_num,reverse=True)#根据个数排序

画省份图：

#画图

figpro = plt.figure(figsize=(10,5))# 整体图的标题

axpro = figpro.add_subplot(111)#添加一个子图

axpro.set_title('Province')

xticks = np.linspace(0.5,20,20)# 生成x轴每个元素的位置

bar_width = 0.8# 定义柱状图每个柱的宽度

pros=[]

values = []

count=0

for item in prosdsored:

pros.append(item[0])

values.append(item[1])

count=count+1

if count>=20:

break

colors = ['#FFEC8B','#FFE4C4','#FFC125','#FFB6C1','#CDCDB4','#CDC8B1','#CDB79E','#CDAD00','#CD96CD','#CD853F','#C1FFC1','#C0FF3E','#BEBEBE','#CD5C5C','#CD3700','#CD2626','#8B8970','#8B6914','#8B5F65','#8B2252']# 对应颜色

bars = axpro.bar(xticks, values, width=bar_width, edgecolor='none')

axpro.set_ylabel('人数')# 设置标题

axpro.set_xlabel('省份')

axpro.grid()#打开网格

axpro.set_xticks(xticks)# x轴每个标签的具体位置

axpro.set_xticklabels(pros)# 设置每个标签的名字

axpro.set_xlim(0,20)# 设置x轴的范围

axpro.set_ylim([0, 100])# 设置y轴的范围

for bar, color in zip(bars, colors):

bar.set_color(color)# 给每个bar分配指定的颜色

height=bar.get_height()#获得高度并且让字居上一点

plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/4.,height,'%.d' %float(height))#写值

plt.show()

还可以对数据进行保存：可用excel打开

#保存数据

from pandas import DataFrame

data={'NickName':NickName,'Sex':Sex,'Province':Province,'City':City,'Signature':Signature}

frame=DataFrame(data)

frame.to_csv('data.csv',index=True)

以上这篇itchat和matplotlib的结合使用爬取微信信息的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。