如何用Python来理一理红楼梦里的那些关系

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明天,1升引 Python 去理1理白楼梦里的那些干系

没有要问我为啥是白楼梦,而没有是火浒3国或西游,由于我也判定的以为,白楼才是无可争议的中国古典小道只顶峰,且没有承受辩驳!而白楼梦也是我屡次频频品读的为数没有多的小道,对它的豪情也是最深的。

好了,没有酸了,开干。

数据筹办

白楼梦 TXT 文件1份

金陵102钗 + 贾宝玉 人物称号列表

人物列表内容以下:

宝玉 nr
黛玉 nr
宝钗 nr
湘云 nr
凤姐 nr
李纨 nr
元秋 nr
迎秋 nr
探秋 nr
惜秋 nr
妙玉 nr
巧姐 nr
秦氏 nr

那份列表,同时也是为了做分词时利用,前面的 nr 便是人名的意义。

数据处置

读与数据并减载辞书

  with open("白楼梦.txt", encoding='gb18030') as f:
    honglou = f.readlines()
  jieba.load_userdict("renwu_forcut")
  renwu_data = pd.read_csv("renwu_forcut", header=⑴)
  mylist = [k[0].split(" ")[0] for k in renwu_data.values.tolist()]

如许,我们便把白楼梦读与到了 honglou 那个变量傍边,同时也经由过程 load_userdict 将我们自界说的辞书减载到了 jieba 库中。

对文本停止分词处置并提与

tmpNames = []
  names = {}
  relationships = {}
  for h in honglou:
    h.replace("贾妃", "元秋")
    h.replace("李宫裁", "李纨")
    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[⑴].append(w.word)
      if names.get(w.word) is None:
        names[w.word] = 0
      relationships[w.word] = {}
      names[w.word] += 1
  • 起首,由于文中"贾妃", "元秋","李宫裁", "李纨" 混用严峻,以是那里间接做替代处置。
  • 然后利用 jieba 库供给的 pseg 东西去做分词处置,会前往每一个分词的词性。
  • 以后做判定,只要契合请求且正在我们供给的字典列内外的分词,才会保存。
  • 1小我每呈现1次,便会删减1,便利前面绘干系图时,人物 node 巨细确实定。
  • 对存正在于我们自界说辞书的人名,保留到1个暂时变量傍边 tmpNames。

处置人物干系

  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

对呈现正在统一个段降中的人物,我们以为他们是干系慎密的,每同时呈现1次,干系删减1.

保留到文件

  with open("relationship.csv", "w", encoding='utf⑻') 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='utf⑻') as f:
    f.write("ID,Label,Weight\n")
    for name, times in names.items():
      f.write(name + "," + name + "," + str(times) + "\n")
  • 文件1:人物干系表,包括起首呈现的人物、以后呈现的人物战1同呈现次数
  • 文件2:人物比重表,包括该人物整体呈现次数,呈现次数越多,以为所占比重越年夜。

造做干系图表

利用 pyecharts 做图

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] == "宝玉":
      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="白楼人物干系"))
  )
  return g

起首把两个文件读与成列表情势

对“宝玉”,因为其占比过年夜,若是同一停止缩放,会致使其别人物的 node 太小,展现没有美妙,以是那里先做了1次缩放

最初得出的干系图

一切代码已上传至 Github

最初,我借筹办了1份愈加片面的白楼人物字典,能够正在代码堆栈中找到-“renwu_total”,感爱好的小火伴也能够测验考试下,造做1个齐人物的干系图。

以上便是本文的全数内容,期望对各人的进修有所帮忙,也期望各人多多撑持剧本之家。