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5.2 数据可视化分析——词云图绘制

5.2.1 用jieba库实现中文分词

  • 要从中文文本中提取高频词汇，需要使用中文分词（Chinese Word Segmentation）技术。分词是指将一个文本序列切分成一个个单独的词。我们知道，在英文的行文中，单词之间以空格作为分隔符，而中文的词语之间没有一个形式上的分解符，因此，中文分词比英文分词要复杂一些。在Python中，可以利用jieba库来快速完成中文分词。

1.jieba 库的安装与基本用法

import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')foriin word:
    print(i)

注意：用cut()函数分词得到的word不是一个列表，而是一个迭代器。所谓迭代器其实和列表很相似，可以把它理解成一个“隐身的列表”。但是迭代器里的元素要通过for循环语句来访问，所以第3行代码和第4行代码不能改写成print(word)。

2.读取文本内容并进行分词

  • 下面先来讲解如何从文本文件中读取内容并进行分词，代码如下：
import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)forwordin words:
    print(word)

3.按指定长度提取分词后的词

  • 这里以提取长度大于等于4个字的词为例进行讲解，代码如下：
import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)
report_words =[]forwordin words: #将长度大于等于4个字的词放入列表if len(word)>=4:
        report_words.append(word)
print(report_words)

4.统计高频词汇

  • 统计高频词汇并不复杂，用collections库中的Counter()函数就可以完成，代码如下：
import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)
report_words =[]forwordin words: #将长度大于等于4个字的词放入列表if len(word)>=4:
        report_words.append(word)
        
from collections import Counter
result = Counter(report_words)
print(result)
  • 这样便可以打印输出每个词的出现次数。如果只想看出现次数排名前50位的词，可以用most_common()函数来完成，将上述第10行代码改写成如下代码：
import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)
report_words =[]forwordin words: #将长度大于等于4个字的词放入列表if len(word)>=4:
        report_words.append(word)

from collections import Counter
result = Counter(report_words).most_common(50)#取最多的50组
print(result)
  • 将result打印输出，结果如下图所示。可以看到，里面的一些高频词还是能体现整个行业的某些情况的。例如，最近几年行业年度报告里频繁提到“信息技术”与“人工智能”这类词，那么它们也的确体现了行业的未来发展趋势。在这里插入图片描述

5.2.2 用wordcloud库绘制词云图

1.wordcloud库的基本用法

  • 以前面做了长度筛选的分词结果report_words为例讲解wordcloud库的基本用法，代码如下：
  • 如果wordcloud安装失败，可参考python中安装wordcloud的方法
# 1.读取文本内容，并用jieba库中的cut()函数进行分词import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)# 2.通过for循环语句提取列表words中长度大于等于4个字的词
report_words =[]forwordin words: #将长度大于等于4个字的词放入列表if len(word)>=4:
        report_words.append(word)#print(report_words)# 3.获得打印输出高频词的出现次数
from collections import Counter
result = Counter(report_words).most_common(50)#取最多的50组#print(result)# 4.绘制词云图
from wordcloud import WordCloud #导入相关库
content =' '.join(report_words)#把列表转换为字符串wc= WordCloud(font_path='simhei.ttf',#字体文件路径（这里为黑体）background_color='white',#背景颜色（这里为白色）width=1000,#宽度height=600,#高度).generate(content)#绘制词云图
wc.to_file('词云图.png')#导出成PNG格式图片（使用相对路径）

在这里插入图片描述

2.绘制特定形状的词云图

  • 我们还可以将词云图绘制成特定的形状。首先导入相关库，代码如下：
from PIL import Image
from numpy as np
from wordcloud import WordCloud #导入相关库
  • 第一行代码导入用于处理图片的PIL库。第二行导入用于处理数据的NumPy库，在本书作者编写的《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》的第6章就有该库的详细了解。
  • 导入相关库后，就可以绘制指定形状的词云图了，代码如下：
# 1.读取文本内容，并用jieba库中的cut()函数进行分词import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)# 2.通过for循环语句提取列表words中长度大于等于4个字的词
report_words =[]forwordin words: #将长度大于等于4个字的词放入列表if len(word)>=4:
        report_words.append(word)#print(report_words)# 3.获得打印输出高频词的出现次数
from collections import Counter
result = Counter(report_words).most_common(50)#取最多的50组#print(result)# 4.绘制特定形状的词云图
from PIL import Image
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud #导入相关库
background_pic ='微博.jpg'#形状蒙版图片转换为数值数组
images = Image.open(background_pic)#打开形状蒙版图片
maskImages = np.array(images)#将形状蒙版图片转换为数值数组
content =' '.join(report_words)#把列表转换为字符串wc= WordCloud(font_path='simhei.ttf',#字体文件路径（这里为黑体）background_color='white',#背景颜色（这里为白色）width=1000,#宽度height=600,#高度
               mask = maskImages #应用形状蒙版).generate(content)#绘制词云图
wc.to_file('词云图+自定义形状.png')#导出成PNG格式图片（使用相对路径）
  • 如何省略了第30行代码，那么得到的图形就和第一个词云图是一样的。在这里插入图片描述
  • 最终生成的词云图的颜色还是默认颜色（具体的颜色效果请读者自行运行代码后查看）。

3.绘制特定颜色的词云图

  • 接下来讲解如何在特定形状的基础上，按特定颜色绘制词云图。首先导入相关库，代码如下：
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
from imageio import imread
  • 第一行代码除了从wordcloud库中导入WordCloud模块，还导入了ImageColorGenerator模块，用于获取颜色；第2行代码导入imageio库中的imread模块，用于读取图像。
  • 然后在绘制特定词云图的代码后面加上如下代码：
# 1.读取文本内容，并用jieba库中的cut()函数进行分词import jieba
report = open('信托行业报告.txt','r').read()
words = jieba.cut(report)# 2.通过for循环语句提取列表words中长度大于等于4个字的词
report_words =[]forwordin words: #将长度大于等于4个字的词放入列表if len(word)>=4:
        report_words.append(word)#print(report_words)# 3.获得打印输出高频词的出现次数
from collections import Counter
result = Counter(report_words).most_common(50)#取最多的50组#print(result)# 4.绘制特定形状的词云图# 获取词云图形状参数mask
from PIL import Image
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud #导入相关库
background_pic ='微博.jpg'#形状蒙版图片转换为数值数组
images = Image.open(background_pic)#打开形状蒙版图片
maskImages = np.array(images)#将形状蒙版图片转换为数值数组
content =' '.join(report_words)#把列表转换为字符串wc= WordCloud(font_path='simhei.ttf',#字体文件路径（这里为黑体）background_color='white',#背景颜色（这里为白色）width=1000,#宽度height=600,#高度
               mask = maskImages #应用形状蒙版).generate(content)#绘制词云图# 修改词云图的底层颜色，这个blackgroud_pic就是之前的背景图片
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
from imageio import imread
back_color = imread(background_pic)#读取图片
image_colors = ImageColorGenerator(back_color)#获取图片的颜色
wc.recolor(color_func=image_colors)#为词云图上色
wc.to_file('词云图+自定义形状+颜色.png')#导出成PNG格式图片（使用相对路径）

在这里插入图片描述

  • 最终生成的词云图，可以看到除了形状是新浪微博徽标的轮廓，词的颜色也是新浪微博徽标的特定颜色（具体的颜色效果读者自行运行代码后查看）。

5.2.3案例实战：新浪微博词云图绘制

  • 下面基于3.6节从新浪微博爬取的内容，结合本节学习的知识绘制词云图。

requests获取网页源代码失败

import requests
headers ={'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/100.0.4896.60 Safari/537.36'}# 1.获取网页源代码
url ='https://s.weibo.com/weibo?q=阿里巴巴'
res = requests.get(url, headers=headers).text
print(res)

用Selenium获取真实的网页源代码

爬取并汇总每条微博的内容

# 再去掉空格和中文括号里的内容（46和47行代码）# 1.获取真实的网页源代码importtime
from selenium import webdriver

def get_browser():
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
    options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
    driver = webdriver.Chrome(options=options)

    driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", {"source":"""
                        Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
                          get: ()=> undefined
                        })"""
    })return driver

#if __name__ == '__main__':
url ='https://s.weibo.com/weibo?q=阿里巴巴'
browser = get_browser()
browser.get(url)
time.sleep(6)
data = browser.page_source
#print(data)# 2.使用正则表达式提取数据import re
p_source ='<p node-type="feed_list_content" nick-name="(.*?)"'source= re.findall(p_source,data)
p_title ='<p node-type="feed_list_content" nick-name=.*? class="txt">(.*?)</p>'
title = re.findall(p_title,data,re.S)# print(title)# print(source)# 3.数据清洗、打印输出、汇总
title_all =''#创建一个空字符串，用于汇总数据foriin range(len(title)):
    title[i]= title[i].strip()
    title[i]= re.sub('<.*?>','',title[i])
    title[i]= re.sub('[\u200b]','',title[i])
    title[i]= re.sub('（.*?）','',title[i])
    title[i]= re.sub(' ','',title[i])
    title_all = title_all + title[i]#通过字符串拼接汇总数据
    print(str(i + 1) + '.' + title[i] + '-' + source[i])

接着进行过分词

# 4. 用jieba库中的cut()函数进行分词
words = jieba.cut(title_all)#传入的就是上面汇总的title_all# 5.通过for循环语句提取长度大于等于两个字的词
report_words =[]forwordin words:
    if len(word)==2:
        report_words.append(word)#print(report_words)# 6.获取词频最高的50个词
result = Counter(report_words).most_common(50)#print(result)

绘制词云图

# 再去掉空格和中文括号里的内容（46和47行代码）# 1.获取真实的网页源代码importtime
from selenium import webdriver

def get_browser():
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
    options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
    driver = webdriver.Chrome(options=options)

    driver.execute_cdp_cmd("Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument", {"source":"""
                        Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
                          get: ()=> undefined
                        })"""
    })return driver

#if __name__ == '__main__':
url ='https://s.weibo.com/weibo?q=阿里巴巴'
browser = get_browser()
browser.get(url)
time.sleep(6)
data = browser.page_source
#print(data)# 2.使用正则表达式提取数据import re
p_source ='<p node-type="feed_list_content" nick-name="(.*?)"'source= re.findall(p_source,data)
p_title ='<p node-type="feed_list_content" nick-name=.*? class="txt">(.*?)</p>'
title = re.findall(p_title,data,re.S)# print(title)# print(source)# 3.数据清洗、打印输出、汇总
title_all =''#创建一个空字符串，用于汇总数据foriin range(len(title)):
    title[i]= title[i].strip()
    title[i]= re.sub('<.*?>','',title[i])
    title[i]= re.sub('[\u200b]','',title[i])
    title[i]= re.sub('（.*?）','',title[i])
    title[i]= re.sub(' ','',title[i])
    title_all = title_all + title[i]#通过字符串拼接汇总数据
    print(str(i + 1) + '.' + title[i] + '-' + source[i])# 4. 用jieba库中的cut()函数进行分词import jieba
words = jieba.cut(title_all)#传入的就是上面汇总的title_all# 5.通过for循环语句提取长度大于等于两个字的词
report_words =[]forwordin words:
    if len(word)==2:
        report_words.append(word)#print(report_words)# 6.获取词频最高的50个词
from collections import Counter
result = Counter(report_words).most_common(50)#print(result)# 7.按特定形状和特定颜色绘制词云图# (1)获取词云图形状参数mask
from PIL import Image
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud #导入相关库
background_pic ='微博.jpg'#形状蒙版图片转换为数值数组
images = Image.open(background_pic)#打开形状蒙版图片
maskImages = np.array(images)#将形状蒙版图片转换为数值数组# (2)按照形状蒙版绘制词云图
content =' '.join(report_words)#把列表转换为字符串wc= WordCloud(font_path='simhei.ttf',#字体文件路径（这里为黑体）background_color='white',#背景颜色（这里为白色）width=1000,#宽度height=600,#高度
               mask = maskImages #应用形状蒙版).generate(content)#绘制词云图# （3）修改词云图的底层颜色，这个blackgroud_pic就是之前的背景图片
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
from imageio import imread
back_color = imread(background_pic)#读取图片
image_colors = ImageColorGenerator(back_color)#获取图片的颜色
wc.recolor(color_func=image_colors)#为词云图上色
wc.to_file('微博内容词云图.png')#导出成PNG格式图片（使用相对路径）

在这里插入图片描述

标签： python 爬虫
本文转载自: https://blog.csdn.net/Triumph19/article/details/123937138
版权归原作者 Triumph19 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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