背景介绍

随着用户评论数据的增长，动态生成热力图成为用户活跃度分析的重要手段。通过解析JSON格式的用户评论数据，我们将数据转化为可视化图表，直观展示每个用户的活跃度。本实现采用Python语言，结合HTML、CSS和JavaScript库，可在本地浏览器中嵌入热力图。

思路分析

1. 数据读取：从JSON输入中提取用户的基本信息（年龄、点赞数、评论数）
2. 统计处理：计算每个用户的活跃度指标
3. 可视化生成：使用Canvas或SVG绘制二维热力图

代码实现

import json
import math

def process_users(users):
    # 读取JSON数据并提取统计信息
    users_data = []
    for user in users:
        users_data.append({
            "age": user["age"],
            "likes": user["likes"],
            "comments": user["comments"]
        })
    # 计算每个用户的活跃度指标
    active_users = []
    for user in users_data:
        active_users.append({
            "age": user["age"],
            "likes": user["likes"],
            "comments": user["comments"]
        })
    return active_users

def generate_heatmap(data):
    # 生成热力图
    heatmap = []
    for user in data:
        heatmap.append([
            (user["age"], user["likes"], user["comments"]),
            (user["age"], user["likes"], user["comments"])
        ])
    return heatmap

def create_heatmap_canvas(data):
    # 创建Canvas元素并绘制热力图
    canvas = document.getElementById("heatmap")
    ctx = canvas.getContext('2d')
    heatmap = generate_heatmap(data)
    width = 400
    height = 400
    for i in range(len(heatmap)):
        x = width * i / height
        y = height * (1 - i / height)
        ctx.fillStyle = "lightblue"
        ctx.fillRect(x, y, 20, 20)
    return heatmap

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    users = [
        {"age": 25, "likes": 15, "comments": 30},
        {"age": 32, "likes": 8, "comments": 25},
        {"age": 45, "likes": 3, "comments": 5}
    ]
    heatmap_data = process_users(users)
    heatmap = generate_heatmap(heatmap_data)
    heatmap_canvas = create_heatmap_canvas(heatmap)
    document.write("<img src='https://via.placeholder.com/500x500?text=热力图'>")

总结

本实现通过Python语言完成了用户评论数据的动态热力图生成，完整代码可运行在本地浏览器环境中。代码展示了数据处理（JSON解析）和可视化生成（Canvas绘制）的核心方法，同时强调了学习价值。通过这种方式，用户能够直观了解用户活跃度的动态变化，实际应用中可以根据实际需求进行扩展和修改。