用Python做词云可视化带你分析海贼王、火影和死神三大经典动漫

对于动漫爱好者来说,海贼王、火影、死神三大动漫神作你肯定肯定不陌生了。小编身边很多的同事仍然深爱着这些经典神作,可见“中毒”至深。今天小编利用Python大法带大家分析一下这些神作,看看这些神作到底在讲些神马。

Python大佬用词云可视化带你分析海贼王、火影和死神三大经典动漫

人生苦短,我用Python。小编利用Python网络爬虫爬取了豆瓣网,将网站上关于这三部动漫的评论全部抓取下来,之后通过Python的第三方库jieba分词进行词频统计和分析,最后通过matplotlib库和wordcloud库将关键词制作成词云进行可视化展示。

词云是神魔?”词云”这个概念由美国西北大学新闻学副教授、新媒体专业主任里奇·戈登(Rich Gordon)于近日提出。”词云”就是对网络文本中出现频率较高的”关键词”予以视觉上的突出,形成”关键词云层”或”关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

话不多说,直接上图,下图是《海贼王》的豆瓣评论词云可视化展示图。

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《海贼王》豆瓣评论词云

对于《海贼王》来说,世界,梦想,搞笑,感动,冒险,自由等关键词是大家对这部热血动漫的评价。在人物展现了,路飞、索隆和艾斯榜上有名。路飞这个贯穿这个海贼王的名字毫无疑问出现的次数最多,接下来是大剑豪索隆和死去的艾斯。

路飞是草帽海贼团船长,由于他的标志性特征是一顶草帽,因此常被直接称呼为草帽小子或草帽路飞,他的梦想是找到传说中的One Piece,成为海贼王。

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《海贼王》人物—路飞

索隆是草帽海贼团第一位伙伴,职位是剑士,团内三主力之一,11位超新星的其中一人,悬赏金额在香波第诸岛排行第10名,特征是绿色头发(短发)、黑色的头巾(大多缠在左手臂上)、绿色的腰带(肚兜)和左耳配戴了三个耳环。

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《海贼王》人物—索隆

艾斯是日本动漫《海贼王》里的虚构人物,统称为“火拳”,是主角蒙奇·D·路飞的义兄,已逝。他的形象是黑发,常戴着一顶橘色的帽子,在帽子上有奸笑和难过这两种表情图案,而且帽子的绳子绑着一个骷髅头的牌子,是白胡子海贼团第二队队长,实力不凡。曾被一度邀请加入七武海。后被黑胡子击败,并且交与海军,关押在海底大监狱。后因为保护路飞用身体去挡海军大将赤犬的岩浆拳,结果被贯穿了身体。内脏也被烧伤,船医通过检查发现其内脏已被烧坏无法医治,因伤势过重死亡。

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《海贼王》人物—艾斯

下图是《火影忍者》的豆瓣评论词云可视化展示图。

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《火影忍者》豆瓣评论词云

毋庸置疑,喜欢《火影忍者》的人不枚胜举,大家对这部动漫的喜爱度和评价也较高。从词云可视化来看,原创、剧情、拖沓、越来越、太长等相对负面的词有蛮多的。究其原因,那就是剧情拖沓,到后面有让人看不下去的感觉,甚至给人一种烂尾的感觉。但是总体上来说,小伙伴们对该剧的评价还是偏向于喜欢的~~~

在人物方面,主人公鸣人和他的好基友佐助很明显的出现在词云中。鸣人是日本动漫《火影忍者》的主角。火之国木叶隐村的忍者,四代目火影波风水门和二代九尾人柱力漩涡玖辛奈之子,六道仙人次子阿修罗转世。最后他成功控制了体内的九尾查克拉,并在第四次忍界大战中与佐助携手抗敌,成为了拯救世界的英雄。最后,鸣人终于实现自己的梦想,成为了火影。

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《火影忍者》人物—鸣人

佐助是日本动漫《火影忍者》中的第二男主角。火之国木叶隐村宇智波一族的天才忍者,六道仙人长子因陀罗的转世。后来战争结束后,佐助因使世界和平的道路和鸣人不同,而在终结之谷与鸣人进行了宿命的一战,两败俱伤 。佐助最终被鸣人所感动,认同了鸣人使世界和平的道路,并重新成为木叶的一员。之后为了更加看清现在的世界开始了独自一人的赎罪之旅。

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《火影忍者》人物—佐助

下图是《死神》的豆瓣评论词云可视化展示图。

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《死神》豆瓣评论词云

《死神》,看到这个名字都觉得毛骨悚然,好怕怕的赶脚。死神是日本心理悬疑推理漫画《Death Note》(《死亡笔记》)中的角色。死神拥有死亡笔记,名字被写在这本笔记上的人就会死。从词云可视化上来看,剧情、动画、漫画、热血、原创、完结、蓝染、尸魂界等元素强调的比较多。

在人物方面,蓝染鹤立鸡群。蓝染是死神当中幕后最大的BOSS,拥有很强的力量,想成为改变整个世界的至高无上的神,不相信任何人,除了银。因为他认为银跟他一样,只有银才了解他。他想拥有力量,更强的力量。他和市丸银既是知己,又是唯一了解彼此的人,市丸银跟随他也是有目的的。只不过起初蓝染不知道罢了 不过,蓝染的死跟市丸银是没有关系的,但也不能说是绝对没有关系的,因为只有银比任何人都了解蓝染的,蓝染目前在TV版动画中还没有死亡。在漫画连载中仅仅只是被封印了,也没有死亡。

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《死神》人物—蓝染

通过上面的词云可视化展示,小编相信你肯定知道了《海贼王》、《火影忍者》和《死神》三步巨作想表达的主旨了。不难发现,这三部动漫巨著都是热血动漫,从评论中关于热血的认同度占有很大的比重。果不其然,在我们观看这三部神剧的时候,也确实感受到了热血,里面的人物一言不合就干架,正所谓不热血,不少年~~~

以上的分析仅代表小编个人的看法,欢迎小伙伴们拍砖~~~

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有趣的数据可视化

这几天我在阅读《谁说菜鸟不会数据分析(工具篇)》一书,发现里边有很多知识是我自己想要学习的内容,现分享部分可视化的学习内容给大家。这是我第一次在简书上写文章,这篇文章也是我第一次在简书上写的,希望大家喜欢。

我们通常看到的或者在公司企业经常性用到的图表有饼图、条形图、柱形图、折线图、散点图、表格等,工作中我们要秉持一种原则,能够使用图来展示的坚决不用表格,能够用表格展示的绝对不用文字,也就是说优先级顺序为:图>表格>文字。下面我们先来看看两个有趣的可视化成果吧!

 

一、地图

很多时候我们看到地图展示在我们面前,我们就会耳目一新,顿然之间感觉高大上,直接甩图。

有趣的数据可视化
美国总统大选可视化

上图展示的是2012年美国总统大选可视化的图片,红色代表支持罗姆尼,蓝色代表支持奥巴马,一目了然。

 

二、标签云(词云)

标签云是一种关键词的视觉化方式,其中字体的大小表示该关键词出现的频率或者次数,出现的频次越高,那么字体就越大,反之就越小。话不多说,直接甩图。

有趣的数据可视化
民谣歌手歌词的词云展示

上图是上个月我通过网络爬虫分析15万民谣歌手歌词所得的词云可视化图,可以清楚的看到民谣歌词中出现频率比较高的意象是世界、生活、姑娘、青春、时间等。下篇文章我将展示歌词网络爬虫,在此就不多赘述了。

上面的可视化图形都是通过Python实现的,希望大家喜欢。

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Python大佬分析了15万歌词,告诉你民谣歌手们到底在唱什么

前几天小编写了两篇利用Python采集网易云歌词采集网易云音乐歌曲文章,相信小伙伴们经过实践之后都能够顺利的采集到自己想要听的歌曲。下面的歌词是小编去年11月份采集的民谣歌词,经过统计,歌词量达到将近15万。

用Python采集的民谣歌词

心血来潮,想利用Python来分析一下民谣歌手们到底在唱些什么鬼~~

首先运用jieba库进行分词和词频统计分析,得到歌词中的词频统计,部分主要代码如下图所示:

运用jieba库进行分词和词频统计分析

得到的词频后将其导入到Excel表格中,详情如下图:

民谣歌手词频统计表

利用词云将其进行可视化,得到效果图如下:

歌词词云可视化
歌词词云可视化

从词频中,我们可以感受到民谣歌手们时常提及青春,感叹韶华易逝,青春小鸟一去不回来。他们会觉得很孤单,但是并不沉浸在忧伤之中,而是心中向往着远方,对整个世界充满希望、对未来充满阳光。嘿嘿,民谣歌手们在传递正能量咧~~

之后通过词频统计分析歌手们喜欢的季节,得到的数据统计如下图所示:

民谣歌手们喜欢的季节

由饼图可以看出,民谣歌手们比较喜欢春天~~等待下一个春天回来;飘在异乡的雪 覆盖了春天~~

继续分析民谣歌手的歌词,探索民谣歌手们到底喜欢活在哪一天,详情如下图所示:

民谣歌手们到底喜欢活在哪一天

由柱状图可以看出,民谣歌手们更加喜欢明天,对于明天充满希望。大家都说我拿青春赌明天,看来是有道理滴。爱人你可感到明天已经来临;却不知明天的船舶停靠在何方~~

通过城市地点词频统计,探索民谣歌手们最喜欢哪个城市,得到的统计图如下所示:

民谣歌手们最喜欢哪个城市

可以很明显的看出,北京直接开挂,完胜其他城市。在南方城市中,民谣歌手念叨最多的还是成都,和我在成都的街头走一走,喔喔喔~~~当然,南京、上海、昆明也有提及,但是分量不大。

那么民谣歌手们到底喜欢南方还是北方呢?看看下图你就知道了。

南方or北方?

可以看出来,民谣歌手们还是蛮喜欢南方菇凉的。北方的村庄住着一个南方的姑娘;南方姑娘 你是否习惯北方的秋凉;南方姑娘 你是否喜欢北方人的直爽~~~赵雷歌曲《南方姑娘》送给你^_^

最后利用SnowNLP对每一位民谣歌手的歌词进行情感分析,得到的统计图如下所示:

民谣歌手的情感分析

可以看的出来,许巍的歌曲中表达的情绪是比较嗨的,充满正能量;而赵雷、逃跑计划等人唱的歌曲所表达的情绪比较平缓,像是在不慌不忙的给你讲故事;尧十三等人的歌曲相对忧伤一些。不过话说回来,民谣歌手们的情绪总的来说还是比较开心的。

最后小编总结一下民谣歌手到底在唱什么,唱的是寂寞么?当然不是~~~

通过15万民谣歌词的分析,我们可以得出民谣歌手们时常感叹青春,觉得韶华易逝。通常呢,他们会觉得很孤单,但是并不沉浸在忧伤之中,而是心中向往着远方,对整个世界充满希望、对未来充满阳光。他们喜欢春天和冬天,喜欢生活在明天,对未来充满着信心和希望。他们喜欢北方的城市,尤其是首都北京,但同时呢,他们又惦记着南方姑娘,最希望和女票去的南方城市是成都、南京、香港和昆明~~

以上观点仅供大家参考,欢迎大家来181125776扣扣群内交流探讨~~

^_^最后小编祝大家周末愉快^_^

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利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

前几天给大家分享了如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例,以及利用Python网络爬虫抓取微信好友的所在省位和城市分布及其可视化,感兴趣的小伙伴可以点击进去看看详情,内容方面不是很难,即使你是小白,也可以通过代码进行实现抓取。今天,小编继续给大家分享如何利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示,具体的教程如下所示。

1、代码实现还是基于itchat库,关于这个神奇的库,在之前的文章中有提及, 再次不多赘述。下图的代码的功能是实现签名的抓取和数据提取。之后将抓取到的数据写入到本地文件中去。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

2、程序运行完成之后,得到了一个文本文件,内容如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

第一行中最开始的那条签名是小编自己的,博学,审问,慎思,明辨,笃行。之后的签名是根据微信通讯录上的名片列序来进行呈现的。如果好友有微信签名的话,都会抓取下来,如果没有签名的话,则忽略。

3、随机的验证一下微信好友的签名,再此以小编对象的微信签名为例,她的签名是“得之安然、失之坦然、处之泰然、顺其自然、争其必然!”,之后在TXT文件中进行搜索,可以看到其签名确实是存在里边的,如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

4、接下来就要对这个文件文件进行词云可视化呈现了。继续写代码,如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

代码的关键部分是需要底图和字体,底图小编用的是路飞,注意要使用白色底图的图片,不然词云可视化的时候效果不佳。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

字体的话需要自己提前去下载,对于可视化呈现也可以参考这篇文章:如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

5、运行程序之后,仍然需要进行扫码授权,程序运行如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

红色代码部分,上一篇文章已经详细讲解过了,再次不多赘述了。

6、之后我们可以看到漂亮的词云图就展示在我们面前了,如下图所示。

利用Python网络爬虫抓取微信好友的签名及其可视化展示

根据词云的可视化效果来看,关键词:人生、努力、时间、我们、哈哈哈……等词语,出现的频率较高。可以感受得到小编的微信好友的签名基本上都突显出积极乐观,珍惜时间,努力奋斗的特征。

劝君吸取金缕衣,劝君惜取少年时。花开堪折直须折,莫待无花空折枝。祝福大家周末愉快,人生苦短,我用Python~~

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如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化展示

大前天我们通过Python网络爬虫对朋友圈的数据进行了抓取,感兴趣的朋友可以点击进行查看,如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态(上)和如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码(下)。今天小编带大家通过词云去将其进行可视化,具体的教程如下。

1、在Python中做词云,需要用到wordcloud库和jieba分词库,没有安装的伙伴可以直接pip安装即可。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

2、之后你可能还需要一些字体,如simhei.ttf等,这些字体在网上都有,可以直接进行下载,在做词云的时候会用得到,如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

3、在items.py的同级目录下建立analyse.py文件,定义analyse_words方法,用于实现词云可视化,jieba.cut用于得到分词结果,具体的代码实现,如下图所示。因为得到的moment.json数据是以JSON格式存储的,所以需要在该文件中导入JSON模块对其进行解析。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

这个地方需要注意一下,由于我们的memoent.json文件中是中文字符,如果在open()函数中没有加入encoding=’utf-8’的话会导致gbk编码错误,记得将编码加上即可。

4、之后运行程序,得到keys.png图片文件,程序运行的效果如下图所示。可以看到keys.png已经在items.py目录下了。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

5、双击keys.png,如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

6、不得不承认,这个词云图片内容确实丰富,不过也十分的丑。小编利用wordart(一个词云网站)将朋友圈数据进行更加美化的可视化。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

7、比方说用动物的图案进行可视化,效果图如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

8、如果直接将数据进行导入的话,wordart会直接将整段话进行可视化,这样显得十分冗余,看上去也不太友好,因此还需要通过Python对数据进行分频统计,之后再导入到wordart中就可以看到想要的效果了。首先,我们需要对json文件进行处理一下,将文本全部导出来,形成一个moment.txt文件。内容如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

9、编写代码,将文本进行分词,代码实现如下所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

10、程序运行完成之后,得到的moment_outputs.txt文件,内容如下图所示,可以很清楚的看到分词情况。红色部分是程序运行的过程。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

11、继续编写代码,将词频进行统计汇总,代码实现如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

12、程序运行之后,得到一个txt和Excel文件,里边是关于词频统计的信息,如下图所示。红色部分是程序运行的结果,并没有报错。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

13、将这些关键字导入到wordart中进行可视化,如下图所示。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

14、设置一下图案、字体、排版、颜色等等,就可以生成绚丽的词云图了,下图是汪星人词云图。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

15、下图是小云朵词云图,可以给视觉带来一场饕餮盛宴。

如何利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化

小伙伴们,你们有没有觉得很神奇呢?喜欢的话欢迎收藏和转载噢~~

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路飞是草帽海贼团船长,由于他的标志性特征是一顶草帽,因此常被直接称呼为草帽小子或草帽路飞,他的梦想是找到传说中的One Piece,成为海贼王。

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《海贼王》人物—路飞

索隆是草帽海贼团第一位伙伴,职位是剑士,团内三主力之一,11位超新星的其中一人,悬赏金额在香波第诸岛排行第10名,特征是绿色头发(短发)、黑色的头巾(大多缠在左手臂上)、绿色的腰带(肚兜)和左耳配戴了三个耳环。

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艾斯是日本动漫《海贼王》里的虚构人物,统称为“火拳”,是主角蒙奇·D·路飞的义兄,已逝。他的形象是黑发,常戴着一顶橘色的帽子,在帽子上有奸笑和难过这两种表情图案,而且帽子的绳子绑着一个骷髅头的牌子,是白胡子海贼团第二队队长,实力不凡。曾被一度邀请加入七武海。后被黑胡子击败,并且交与海军,关押在海底大监狱。后因为保护路飞用身体去挡海军大将赤犬的岩浆拳,结果被贯穿了身体。内脏也被烧伤,船医通过检查发现其内脏已被烧坏无法医治,因伤势过重死亡。

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《海贼王》人物—艾斯

下图是《火影忍者》的豆瓣评论词云可视化展示图。

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毋庸置疑,喜欢《火影忍者》的人不枚胜举,大家对这部动漫的喜爱度和评价也较高。从词云可视化来看,原创、剧情、拖沓、越来越、太长等相对负面的词有蛮多的。究其原因,那就是剧情拖沓,到后面有让人看不下去的感觉,甚至给人一种烂尾的感觉。但是总体上来说,小伙伴们对该剧的评价还是偏向于喜欢的~~~

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