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零门槛 last30days-skill 数据可视化5 分钟出 3 张图【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill一肚子 JSON除了吃灰还能干嘛last30days-skill 一次跑完 30 天社交媒体数据你只需要几十行 Python 加 matplotlib5 分钟就能完成数据可视化3 张图把 30 天的讨论讲明白。先想清楚图要回答什么数据可视化不是装饰是快速回答两个问题哪个话题在变热哪个平台吵得凶。先定结论再挑图否则画出来好看却没用。环境一次配齐git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill—— 把项目代码拉到本地。cd last30days-skill按 README.md 安装项目依赖 —— 保证研究脚本能跑。pip install matplotlib—— 装画图库后面出图全靠它。自检跑python --version应看到 3.12 或更高。生成数据python3 skills/last30days/scripts/last30days.py 你的话题 --emitjson --output results.json首次运行会引导你逐个解锁数据源按提示补上凭证即可。数据入库前会先去掉近义重复条目lib/dedupe.py再把各平台字段统一成同一套结构lib/normalize.py。results.json里的results数组每条含title标题source来源平台reddit、x 等published_at发布时间engagement原生互动数score 即系统给这条内容算的综合热度分出第一张图把下面代码存成chart.py运行python chart.py它读results.json取前 10 条结果画一张横向柱状图条形横着放标题更好读。import json import matplotlib.pyplot as plt with open(results.json, encodingutf-8) as f: data json.load(f) items data[results][:10] labels [i[title][:22] for i in items][::-1] scores [i[engagement].get(score, i[engagement].get(likes, 0)) for i in items][::-1] plt.figure(figsize(9, 5)) plt.barh(labels, scores) plt.title(30 天话题互动 TOP 10) plt.xlabel(互动量) plt.show()弹出一张图条越长互动越多30 天里最热的讨论按序排开。图表速查表想看的结论图表改哪里30 天走势折线图横轴用 published_at平台对比分组柱状图按 source 汇总热度高亮条形图上色barh 加 color常见三坑中文显示成方框matplotlib 默认不带中文字体。把plt.rcParams[font.sans-serif]设成系统里有的中文字体如 Noto Sans CJK SC同时加axes.unicode_minus False。图被截断plt.show()前加一句plt.tight_layout()自动留白存文件就换成plt.savefig(..., bbox_inchestight)。没返回数据先看results.json的results是否为空数组再看source_status各数据源本次运行状态定位是哪个源没跑通按提示补配置后重跑。收尾从命令行到 JSON 文件再到图表这条数据可视化路径一共三步。挑一个你关心的话题走完那堆数字就变成一张能讲给人听的图。延伸阅读docs/reference/json-export.mdJSON 导出字段参考skills/last30days/scripts/lib/normalize.py统一各平台字段的源码tests/test_reddit_sc.pyReddit 数据源测试用例【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 零门槛 last30days-skill 数据可视化：5 分钟出 3 张图
零门槛 last30days-skill 数据可视化5 分钟出 3 张图【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill一肚子 JSON除了吃灰还能干嘛last30days-skill 一次跑完 30 天社交媒体数据你只需要几十行 Python 加 matplotlib5 分钟就能完成数据可视化3 张图把 30 天的讨论讲明白。先想清楚图要回答什么数据可视化不是装饰是快速回答两个问题哪个话题在变热哪个平台吵得凶。先定结论再挑图否则画出来好看却没用。环境一次配齐git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill—— 把项目代码拉到本地。cd last30days-skill按 README.md 安装项目依赖 —— 保证研究脚本能跑。pip install matplotlib—— 装画图库后面出图全靠它。自检跑python --version应看到 3.12 或更高。生成数据python3 skills/last30days/scripts/last30days.py 你的话题 --emitjson --output results.json首次运行会引导你逐个解锁数据源按提示补上凭证即可。数据入库前会先去掉近义重复条目lib/dedupe.py再把各平台字段统一成同一套结构lib/normalize.py。results.json里的results数组每条含title标题source来源平台reddit、x 等published_at发布时间engagement原生互动数score 即系统给这条内容算的综合热度分出第一张图把下面代码存成chart.py运行python chart.py它读results.json取前 10 条结果画一张横向柱状图条形横着放标题更好读。import json import matplotlib.pyplot as plt with open(results.json, encodingutf-8) as f: data json.load(f) items data[results][:10] labels [i[title][:22] for i in items][::-1] scores [i[engagement].get(score, i[engagement].get(likes, 0)) for i in items][::-1] plt.figure(figsize(9, 5)) plt.barh(labels, scores) plt.title(30 天话题互动 TOP 10) plt.xlabel(互动量) plt.show()弹出一张图条越长互动越多30 天里最热的讨论按序排开。图表速查表想看的结论图表改哪里30 天走势折线图横轴用 published_at平台对比分组柱状图按 source 汇总热度高亮条形图上色barh 加 color常见三坑中文显示成方框matplotlib 默认不带中文字体。把plt.rcParams[font.sans-serif]设成系统里有的中文字体如 Noto Sans CJK SC同时加axes.unicode_minus False。图被截断plt.show()前加一句plt.tight_layout()自动留白存文件就换成plt.savefig(..., bbox_inchestight)。没返回数据先看results.json的results是否为空数组再看source_status各数据源本次运行状态定位是哪个源没跑通按提示补配置后重跑。收尾从命令行到 JSON 文件再到图表这条数据可视化路径一共三步。挑一个你关心的话题走完那堆数字就变成一张能讲给人听的图。延伸阅读docs/reference/json-export.mdJSON 导出字段参考skills/last30days/scripts/lib/normalize.py统一各平台字段的源码tests/test_reddit_sc.pyReddit 数据源测试用例【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考