ECharts と Python インターフェイスを使用してワード クラウド グラフを生成する方法

ECharts と Python インターフェイスを使用してワード クラウド グラフを生成する方法

はじめに:
ビッグデータ時代の到来により、データの視覚化が不可欠になっています。リンクのデータ分析。一般的なデータ視覚化方法として、ワード クラウド グラフには、テキスト データ内のホット ワードの分布と相関関係を表示するという独特の利点があります。この記事では、ECharts と Python インターフェイスを使用してワード クラウド図を生成する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。

1. 準備:
始める前に、ECharts と Python 関連ライブラリをインストールする必要があります。まず、次のコマンドを使用して ECharts をインストールする必要があります:

npm install echarts

次に、Python で pyecharts ライブラリをインストールする必要があります。これは、次のコマンドを使用して完了できます:

pip install pyecharts

インストール後中国語単語分割用の jieba ライブラリもインストールする必要があります。次のコマンドでインストールできます:

pip install jieba

2. データ処理:
ワード クラウド グラフを生成する前に、分析対象のテキスト データを処理して準備します。まず、テキスト データを Python に読み込みます。テキスト データを読み取るには、pandas ライブラリの read_csv() 関数を使用できます。次に、テキスト データに対して中国語の単語の分割を実行する必要がありますが、ここでは jieba ライブラリを使用して単語の分割タスクを処理します。具体的なコードは次のとおりです。

import pandas as pd
import jieba

# 读取文本数据
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 对文本进行分词
def cut_words(text):
    return " ".join(jieba.cut(text))

# 应用分词函数
data['segment'] = data['text'].apply(cut_words)

# 保存分词后的数据
data.to_csv('segment_data.csv', encoding='utf-8', index=False)

上記のコードでは、テキスト データは data.csv ファイルとして保存され、処理されたデータはsegment_data.csv ファイルとして保存されます。

3. ワード クラウド ダイアグラムの生成:
データの前処理が完了したら、ワード クラウド ダイアグラムの生成を開始できます。ここでは、pyecharts ライブラリの WordCloud コンポーネントを使用してワード クラウド グラフを生成します。具体的なコードは次のとおりです。

from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts

# 读取分词后的数据
segment_data = pd.read_csv('segment_data.csv', encoding='utf-8')['segment'].tolist()

# 统计词频
word_count = {}
for text in segment_data:
    words = text.split()
    for word in words:
        if word in word_count:
            word_count[word] += 1
        else:
            word_count[word] = 1

# 生成词云图
wordcloud = (
    WordCloud()
    .add("", list(word_count.items()), word_size_range=[20, 100])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="词云图"))
)

# 保存词云图
wordcloud.render('wordcloud.html')

上記のコードでは、まず単語分割後のデータを読み取り、各単語の単語頻度をカウントします。次に、WordCloud コンポーネントを使用してワード クラウド チャートを生成し、タイトルを「Word Cloud Chart」に設定します。最後に、生成されたワード クラウド グラフを wordcloud.html ファイルとして保存します。

4. ワード クラウド チャートの表示:
ワード クラウド チャートを生成した後、結果を Web ページに表示できますが、これは Flask フレームワークを使用して実現できます。

from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def index():
    return render_template('wordcloud.html')

if __name__ == "__main__":
    app.run()

上記のコードでは、Flaskフレームワークをベースにした簡単なアプリケーションを作成しており、ブラウザでルートディレクトリにアクセスすると、生成されたワードクラウド図が表示されます。

結論:
この記事では、ECharts と Python インターフェイスを使用してワード クラウド図を生成する方法の具体的な手順を紹介し、対応するコード例を示します。これらの基本知識を習得することで、データ視覚化ツールをより効果的に活用して、テキスト データの特徴や相関関係を表示し、データ分析のためのより直感的なリファレンスを提供できるようになります。この記事がお役に立てば幸いです!

以上がECharts と Python インターフェイスを使用してワード クラウド グラフを生成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。