怎么用Python來分析紅樓夢里的人物關(guān)系-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹了怎么用Python來分析紅樓夢里的人物關(guān)系，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括興慶網(wǎng)站建設(shè)、興慶網(wǎng)站制作、興慶網(wǎng)頁制作以及興慶網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，興慶網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到興慶省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

數(shù)據(jù)準備

紅樓夢 TXT 文件一份

金陵十二釵 + 賈寶玉 人物名稱列表

人物列表內(nèi)容如下：

寶玉 nr
黛玉 nr
寶釵 nr
湘云 nr
鳳姐 nr
李紈 nr
元春 nr
迎春 nr
探春 nr
惜春 nr
妙玉 nr
巧姐 nr
秦氏 nr

這份列表，同時也是為了做分詞時使用，后面的 nr 就是人名的意思。

數(shù)據(jù)處理

讀取數(shù)據(jù)并加載詞典

  with open("紅樓夢.txt", encoding='gb18030') as f:
    honglou = f.readlines()
  jieba.load_userdict("renwu_forcut")
  renwu_data = pd.read_csv("renwu_forcut", header=-1)
  mylist = [k[0].split(" ")[0] for k in renwu_data.values.tolist()]

這樣，我們就把紅樓夢讀取到了 honglou 這個變量當中，同時也通過 load_userdict 將我們自定義的詞典加載到了 jieba 庫中。

對文本進行分詞處理并提取

tmpNames = []
  names = {}
  relationships = {}
  for h in honglou:
    h.replace("賈妃", "元春")
    h.replace("李宮裁", "李紈")
    poss = pseg.cut(h)
    tmpNames.append([])
    for w in poss:
      if w.flag != 'nr' or len(w.word) != 2 or w.word not in mylist:
        continue
      tmpNames[-1].append(w.word)
      if names.get(w.word) is None:
        names[w.word] = 0
      relationships[w.word] = {}
      names[w.word] += 1

• 首先，因為文中"賈妃", "元春"，"李宮裁", "李紈" 混用嚴重，所以這里直接做替換處理。

• 然后使用 jieba 庫提供的 pseg 工具來做分詞處理，會返回每個分詞的詞性。

• 之后做判斷，只有符合要求且在我們提供的字典列表里的分詞，才會保留。

• 一個人每出現(xiàn)一次，就會增加一，方便后面畫關(guān)系圖時，人物 node 大小的確定。

• 對于存在于我們自定義詞典的人名，保存到一個臨時變量當中 tmpNames。

處理人物關(guān)系

  for name in tmpNames:
    for name1 in name:
      for name2 in name:
        if name1 == name2:
          continue
        if relationships[name1].get(name2) is None:
          relationships[name1][name2] = 1
        else:
          relationships[name1][name2] += 1

對于出現(xiàn)在同一個段落中的人物，我們認為他們是關(guān)系緊密的，每同時出現(xiàn)一次，關(guān)系增加1.

保存到文件

  with open("relationship.csv", "w", encoding='utf-8') as f:
    f.write("Source,Target,Weight\n")
    for name, edges in relationships.items():
      for v, w in edges.items():
        f.write(name + "," + v + "," + str(w) + "\n")

  with open("NameNode.csv", "w", encoding='utf-8') as f:
    f.write("ID,Label,Weight\n")
    for name, times in names.items():
      f.write(name + "," + name + "," + str(times) + "\n")

• 文件1：人物關(guān)系表，包含首先出現(xiàn)的人物、之后出現(xiàn)的人物和一同出現(xiàn)次數(shù)

• 文件2：人物比重表，包含該人物總體出現(xiàn)次數(shù)，出現(xiàn)次數(shù)越多，認為所占比重越大。

制作關(guān)系圖表

使用 pyecharts 作圖

def deal_graph():
  relationship_data = pd.read_csv('relationship.csv')
  namenode_data = pd.read_csv('NameNode.csv')
  relationship_data_list = relationship_data.values.tolist()
  namenode_data_list = namenode_data.values.tolist()

  nodes = []
  for node in namenode_data_list:
    if node[0] == "寶玉":
      node[2] = node[2]/3
    nodes.append({"name": node[0], "symbolSize": node[2]/30})
  links = []
  for link in relationship_data_list:
    links.append({"source": link[0], "target": link[1], "value": link[2]})

  g = (
    Graph()
    .add("", nodes, links, repulsion=8000)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="紅樓人物關(guān)系"))
  )
  return g

首先把兩個文件讀取成列表形式

對于“寶玉”，由于其占比過大，如果統(tǒng)一進行縮放，會導(dǎo)致其他人物的 node 過小，展示不美觀，所以這里先做了一次縮放

最后得出的關(guān)系圖

所有代碼已經(jīng)上傳至 Github

最后，我還準備了一份更加全面的紅樓人物字典，可以在代碼倉庫中找到-“renwu_total”，感興趣的小伙伴也可以嘗試下，制作一個全人物的關(guān)系圖。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“怎么用Python來分析紅樓夢里的人物關(guān)系”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學習!

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新聞來源：http://bm7419.com/article16/cescdg.html

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