python人物关系可视化_文本可视化[二]——《今生今世》人物关系可视化python实现...

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我是靠谱客的博主清爽冥王星，最近开发中收集的这篇文章主要介绍python人物关系可视化_文本可视化[二]——《今生今世》人物关系可视化python实现...，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

文本可视化[二]——《今生今世》人物关系可视化python实现

在jieba分词和wordcloud实现了，文本关键词的提取并生成词云，同时也尝试直接提取人名关键词来绘制。这次我们换一种方式——通过分析人物之间的关系，而不是人物在文本集中的频率来绘制一张复杂网络图，如下所示。数据经过可视化后还是非常有趣的。下面就讲讲人物关系网图的实过程。

用到的工具

jieba

jieba分词，最好用的开源中文分词工具。他最主要的两个功能是分词和关键词的抽取。在文本可视化[一]——《今生今世》词云生成与小说分析使用了关键词抽取，在这里我们需要用他的分词功能来提取文本中的人名。

gephi

gephi是一个开源的复杂网络数据可视化软件，可用于探索数据分析、链路分析、社交网络分析、生物网络分析等。我们需要把数据处理成gephi可接受的csv格式，然后再进行绘制。

数据处理方式

在词云中，我们只能通过词的大小来了解该词对于文本集是否起关键作用，无法探究人物之间的关系；在关系网图中，不仅可以了解词的关键程度，还能发现人物之间的联系，更能说明问题。

由此可见，绘制词云时，我们只需要提取两列数据，一列人名，一列为频率。而绘制网络图时，就需要两组数据。网络图，顾名思义，就是一张图。所有的图都是由节点和边构成的。节点数据也就是节点值+权重，边数据就是出度+入度+权重。

对应到本文的例子中来，我们是来绘制《今生今世》中的任务关系网。

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