python?共現(xiàn)矩陣的實(shí)現(xiàn)代碼
python共現(xiàn)矩陣實(shí)現(xiàn)
最近在學(xué)習(xí)python詞庫(kù)的可視化，其中有一個(gè)依據(jù)共現(xiàn)矩陣制作的可視化，感覺(jué)十分炫酷，便以此復(fù)刻。
項(xiàng)目背景
本人利用爬蟲獲取各大博客網(wǎng)站的文章，在進(jìn)行jieba分詞，得到每篇文章的關(guān)鍵詞，對(duì)這些關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)矩陣的可視化。
什么是共現(xiàn)矩陣
比如我們有兩句話：
ls = ['我永遠(yuǎn)喜歡三上悠亞', '三上悠亞又出新作了']
在jieba分詞下我們可以得到如下效果：
我們就可以構(gòu)建一個(gè)以關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣：
['', '我', '永遠(yuǎn)', '喜歡', '三上', '悠亞', '又', '出', '新作', '了'] ['我', 0,1, 1, 1, 1, 0, 0,0, 0] ['永遠(yuǎn)', 1,0, 1,1, 1, 0, 0, 0, 0] ['喜歡'1,1, 0,1, 1, 0, 0, 0, 0] ['三上', 1,1, 1,0, 1, 1, 1, 1, 1] ['悠亞', 1,1, 1,1, 0, 1, 1, 1, 1] ['又', 0,0, 0,1, 1, 0, 1, 1, 1] ['出', 0,0, 0,1, 1, 1, 0, 1, 1] ['新作', 0,0, 0,1, 1, 1, 1, 0, 1] ['了', 0,0, 0,1, 1, 1, 1, 1, 0]]
解釋一下，“我永遠(yuǎn)喜歡三上悠亞”，這一句話中，“我”和“永遠(yuǎn)”共同出現(xiàn)了一次，在共現(xiàn)矩陣對(duì)應(yīng)的[ i ] [ j ]和[ j ][ i ]上+1，并依次類推。
基于這個(gè)原因，我們可以發(fā)現(xiàn)，共現(xiàn)矩陣的特點(diǎn)是：
- 共現(xiàn)矩陣的[0][0]為空。
- 共現(xiàn)矩陣的第一行第一列是關(guān)鍵詞。
- 對(duì)角線全為0。
- 共現(xiàn)矩陣其實(shí)是一個(gè)對(duì)稱矩陣。
當(dāng)然，在實(shí)際的操作中，這些關(guān)鍵詞是需要經(jīng)過(guò)清洗的，這樣的可視化才干凈。
共現(xiàn)矩陣的構(gòu)建思路
- 每篇文章關(guān)鍵詞的二維數(shù)組data_array。
- 所有關(guān)鍵詞的集合set_word。
- 建立關(guān)鍵詞長(zhǎng)度+1的矩陣matrix。
- 賦值矩陣的第一行與第一列為關(guān)鍵詞。
- 設(shè)置矩陣對(duì)角線為0。
- 遍歷formated_data，讓取出的行關(guān)鍵詞和取出的列關(guān)鍵詞進(jìn)行組合，共現(xiàn)則+1。
共現(xiàn)矩陣的代碼實(shí)現(xiàn)
# coding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba.analyse
import os
# 獲取關(guān)鍵詞
def Get_file_keywords(dir):
data_array = [] # 每篇文章關(guān)鍵詞的二維數(shù)組
set_word = [] # 所有關(guān)鍵詞的集合
try:
fo = open('dic_test.txt', 'w+', encoding='UTF-8')
# keywords = fo.read()
for home, dirs, files in os.walk(dir): # 遍歷文件夾下的每篇文章
for filename in files:
fullname = os.path.join(home, filename)
f = open(fullname, 'r', encoding='UTF-8')
sentence = f.read()
words = " ".join(jieba.analyse.extract_tags(sentence=sentence, topK=30, withWeight=False,
allowPOS=('n'))) # TF-IDF分詞
words = words.split(' ')
data_array.append(words)
for word in words:
if word not in set_word:set_word.append(word)
set_word = list(set(set_word)) # 所有關(guān)鍵詞的集合
return data_array, set_word
except Exception as reason:
print('出現(xiàn)錯(cuò)誤：', reason)
return data_array, set_word
# 初始化矩陣
def build_matirx(set_word):
edge = len(set_word) + 1 # 建立矩陣，矩陣的高度和寬度為關(guān)鍵詞集合的長(zhǎng)度+1
'''matrix = np.zeros((edge, edge), dtype=str)''' # 另一種初始化方法
matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)] # 初始化矩陣
matrix[0][1:] = np.array(set_word)
matrix = list(map(list, zip(*matrix)))
matrix[0][1:] = np.array(set_word) # 賦值矩陣的第一行與第一列
return matrix
# 計(jì)算各個(gè)關(guān)鍵詞的共現(xiàn)次數(shù)
def count_matrix(matrix, formated_data):
for row in range(1, len(matrix)):
# 遍歷矩陣第一行，跳過(guò)下標(biāo)為0的元素
for col in range(1, len(matrix)):
# 遍歷矩陣第一列，跳過(guò)下標(biāo)為0的元素
# 實(shí)際上就是為了跳過(guò)matrix中下標(biāo)為[0][0]的元素，因?yàn)閇0][0]為空，不為關(guān)鍵詞
if matrix[0][row] == matrix[col][0]:
# 如果取出的行關(guān)鍵詞和取出的列關(guān)鍵詞相同，則其對(duì)應(yīng)的共現(xiàn)次數(shù)為0，即矩陣對(duì)角線為0
matrix[col][row] = str(0)
else:
counter = 0 # 初始化計(jì)數(shù)器
for ech in formated_data:
# 遍歷格式化后的原始數(shù)據(jù)，讓取出的行關(guān)鍵詞和取出的列關(guān)鍵詞進(jìn)行組合，
# 再放到每條原始數(shù)據(jù)中查詢
if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech:counter += 1
else:continue
matrix[col][row] = str(counter)
return matrix
def main():
formated_data, set_word = Get_file_keywords(r'D:\untitled\test')
print(set_word)
print(formated_data)
matrix = build_matirx(set_word)
matrix = count_matrix(matrix, formated_data)
data1 = pd.DataFrame(matrix)
data1.to_csv('data.csv', index=0, columns=None, encoding='utf_8_sig')
main()
共現(xiàn)矩陣(共詞矩陣)計(jì)算
共現(xiàn)矩陣(共詞矩陣)
統(tǒng)計(jì)文本中兩兩詞組之間共同出現(xiàn)的次數(shù)，以此來(lái)描述詞組間的親密度
code(我這里求的對(duì)角線元素為該字段在文本中出現(xiàn)的總次數(shù))：
import pandas as pd def gx_matrix(vol_li): # 整合一下，輸入是df列，輸出直接是矩陣 names = locals() all_col0 = []# 用來(lái)后續(xù)求所有字段的集合 for row in vol_li: all_col0 += row for each in row: # 對(duì)每行的元素進(jìn)行處理，存在該字段字典的話，再進(jìn)行后續(xù)判斷，否則創(chuàng)造該字段字典 try: for each1 in row: # 對(duì)已存在字典，循環(huán)該行每個(gè)元素，存在則在已有次數(shù)上加一，第一次出現(xiàn)創(chuàng)建鍵值對(duì)“字段：1” try: names['dic_' + each][each1] = names['dic_' + each][each1] + 1 # 嘗試，一起出現(xiàn)過(guò)的話，直接加1 except: names['dic_' + each][each1] = 1 # 沒(méi)有的話，第一次加1 except: names['dic_' + each] = dict.fromkeys(row, 1) # 字段首次出現(xiàn)，創(chuàng)造字典 # 根據(jù)生成的計(jì)數(shù)字典生成矩陣 all_col = list(set(all_col0))# 所有的字段（所有動(dòng)物的集合） all_col.sort(reverse=False) # 給定詞匯列表排序排序，為了和生成空矩陣的橫向列名一致 df_final0 = pd.DataFrame(columns=all_col) # 生成空矩陣 for each in all_col: # 空矩陣中每列，存在給字段字典，轉(zhuǎn)為一列存入矩陣，否則先創(chuàng)造全為零的字典，再填充進(jìn)矩陣 try: temp = pd.DataFrame(names['dic_' + each], index=[each]) except: names['dic_' + each] = dict.fromkeys(all_col, 0) temp = pd.DataFrame(names['dic_' + each], index=[each]) df_final0 = pd.concat([df_final0, temp]) # 拼接 df_final = df_final0.fillna(0) return df_final if __name__ == '__main__': temp1 = ['狗', '獅子', '孔雀', '豬'] temp2 = ['大象', '獅子', '老虎', '豬'] temp3 = ['大象', '北極熊', '老虎', '豬'] temp4 = ['大象', '狗', '老虎', '小雞'] temp5 = ['狐貍', '獅子', '老虎', '豬'] temp_all = [temp2, temp1, temp3, temp4, temp5] vol_li = pd.Series(temp_all) df_matrix = gx_matrix(vol_li) print(df_matrix)
輸入是整成這個(gè)樣子的series
求出每個(gè)字段與各字段的出現(xiàn)次數(shù)的字典
最后轉(zhuǎn)為df
補(bǔ)充一點(diǎn)
這里如果用大象所在列，除以大象出現(xiàn)的次數(shù)，比值高的，表明兩者一起出現(xiàn)的次數(shù)多，如果這列比值中，有兩個(gè)元素a和b的比值均大于0.8(也不一定是0.8啦)，就是均比較高，則說(shuō)明a和b和大象三個(gè)一起出現(xiàn)的次數(shù)多?。?！
即可以求出文本中經(jīng)常一起出現(xiàn)的詞組搭配，比如這里的第二列，大象一共出現(xiàn)3次，與老虎出現(xiàn)3次，與豬出現(xiàn)2次，則可以推導(dǎo)出大象，老虎，豬一起出現(xiàn)的概率較高。
也可以把出現(xiàn)總次數(shù)拎出來(lái)，放在最后一列，則代碼為：
# 計(jì)算每個(gè)字段的出現(xiàn)次數(shù)，并列為最后一行 df_final['all_times'] = '' for each in df_final0.columns: df_final['all_times'].loc[each] = df_final0.loc[each, each]
放在上述代碼df_final = df_final0.fillna(0)的后面即可
結(jié)果為
我第一次放代碼上來(lái)的時(shí)候中間有一塊縮進(jìn)錯(cuò)了，感謝提出問(wèn)題的同學(xué)的提醒，現(xiàn)在是更正過(guò)的代碼?。?！
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持本站。
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