文本分析之制作网络关系图 Python

《Python基于共现提取《釜山行》人物关系》。

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt colors = [‘red’, ‘green’, ‘blue’, ‘yellow’] #有向图 DG = nx.DiGraph() #一次性添加多节点,输入的格式为列表 DG.add_nodes_from([‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]) #添加边,数据格式为列表 DG.add_edges_from([(‘A’, ‘B’), (‘A’, ‘C’), (‘A’, ‘D’), (‘D’,’A’)]) #作图,设置节点名显示,节点大小,节点颜色 nx.draw(DG,with_labels=True, node_size=900, node_color = colors) plt.show()

文本分析之制作网络关系图 Python

好了,同样的道理,咱们建立角色词典,插入节点列表,然后遍历插入有向边关系,就能做出这图:

文本分析之制作网络关系图 Python

Python基于共现提取《釜山行》人物关系》

这篇文章写的很好(希望不要黑我,我也是觉得真心好)。我基本上借鉴了这篇文章思路写今天这个脚本,实现了自动生成关系网络图。

准备工作

一、安装matplotlib、networkx 二、解决matplotlib无法写中文问题 1、找到pythonX\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf文件夹 2、matplotlib默认调用的为DejaVuSans.ttf字体文件,网上下载个 微软雅黑.ttf 3、将微软雅黑文件名改为DejaVuSans.ttf粘贴到ttf文件夹下即可。

脚本文件简介

文本分析之制作网络关系图 Python

你下载后脚本 文件夹名为:人民的名义

其中的relationship.py就是大邓写的库(直接能调用的哦)

实现功能:

1、读入小数数据和角色词典后,对数据分词后生成角色关系数据(有向关系数据)

2、无需gephi绘图即可制作绚丽角色关系网络图。

注意:

1、运行脚本前,文件夹中只保留角色名单.txt 人民的名义.txt 和 relationship.py

2、要想图片好看点,一定要联网啊。里面我写了个爬虫,爬取一个配色网站的配色值。

如果你们想单机也可以画出好看的图,可以修改下代码,将代码爬虫部分改成读取本地颜色数据

使用示例

1、建好小说数据中的角色字典,格式如下

文本分析之制作网络关系图 Python

2、在文件夹中放入小说txt文件(人民的名义.txt)

3、在脚本文件夹中新建一个test.py文件

#导入relationship库中的Relationship类 from relationship import Relationship #自定义节点词典(小说中人物角色) dictpath = r’/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/角色名单.txt’ #小说路径,只能是编码方式为utf-8的txt文件 datapath = r’/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人民的名义.txt’ #程序运行生成的角色关系图保存地址 pic = r’/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人物关系图.png’ Re = Relationship(dictpath, datapath) relation = Re.relationship() graph = Re.network_digraph(relation, pic)

4、运行

文本分析之制作网络关系图 Python

文件夹中生成了 人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件。

文本分析之制作网络关系图 Python

node_edge.txt 有向图关系数据,可以后续导入gephi软件自定义制图

node_freq.txt 节点出现频率

注意:每次运行前请把人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件删除掉,再运行。

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