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基于Python的《三国演义》慈云图绘制示例

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简介:
本项目利用Python编程语言和相关数据可视化库,依据古典名著《三国演义》的人物关系,创建并展示了人物间的慈云图(亲疏关系网络图),为读者提供了一种全新的视角来理解和分析这部文学作品中复杂的人际网络。此示例旨在说明如何通过编程手段将经典文学与现代技术相结合,创造互动性和教育性兼备的学习工具。 该Python脚本用于生成《三国演义》文本的词云图,其主要功能和流程如下: 1. 导入必需库:使用了jieba库进行中文分词,并利用wordcloud库创建词云。 2. 打开文件:三国演义.txt 文件通过`open(三国演义.txt, r, encoding=utf-8)`以UTF-8编码方式打开并读取内容。 3. 读取文本:使用`f.read()`函数将整个文件的内容加载到变量t中。 4. 关闭文件:完成操作后,调用`f.close()`关闭已打开的文件。 5. 分词处理:通过jieba.lcut(t)对文本进行中文分词,并将结果存储在列表ls中。 6. 构建词云字符串:把所有分词语句以空格连接形成一个单独的字符串txt,供后续生成词云使用。 7. 创建WordCloud对象:利用wordcloud库中的`WordCloud()`函数创建一个名为w的对象,设置相关参数如大小、颜色和字体等信息。 8. 生成词云图:调用`w.generate(txt)`方法根据构建好的文本字符串txt来绘制词云图像。 9. 输出结果:通过`w.to_file(grwordcloud.png)`将最终的词云保存为png格式文件。

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客服
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  • Python
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    本项目利用Python编程语言和相关数据可视化库,依据古典名著《三国演义》的人物关系,创建并展示了人物间的慈云图(亲疏关系网络图),为读者提供了一种全新的视角来理解和分析这部文学作品中复杂的人际网络。此示例旨在说明如何通过编程手段将经典文学与现代技术相结合,创造互动性和教育性兼备的学习工具。 该Python脚本用于生成《三国演义》文本的词云图,其主要功能和流程如下: 1. 导入必需库:使用了jieba库进行中文分词,并利用wordcloud库创建词云。 2. 打开文件:三国演义.txt 文件通过`open(三国演义.txt, r, encoding=utf-8)`以UTF-8编码方式打开并读取内容。 3. 读取文本:使用`f.read()`函数将整个文件的内容加载到变量t中。 4. 关闭文件:完成操作后,调用`f.close()`关闭已打开的文件。 5. 分词处理:通过jieba.lcut(t)对文本进行中文分词,并将结果存储在列表ls中。 6. 构建词云字符串:把所有分词语句以空格连接形成一个单独的字符串txt,供后续生成词云使用。 7. 创建WordCloud对象:利用wordcloud库中的`WordCloud()`函数创建一个名为w的对象,设置相关参数如大小、颜色和字体等信息。 8. 生成词云图:调用`w.generate(txt)`方法根据构建好的文本字符串txt来绘制词云图像。 9. 输出结果:通过`w.to_file(grwordcloud.png)`将最终的词云保存为png格式文件。
  • Python——《》词.zip
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    这是一个基于古典名著《三国演义》文本数据创建的Python项目,通过词频分析和可视化技术生成了“三国”主题的词云图。 设计一个程序来读取文件 `threekingdoms.txt` 中的《三国演义》全文,并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出出现频率最高的5个词语。 例如,玄德、刘备、玄德曰、刘皇叔和皇叔都是指同一个人。可以使用字典来存储需要合并的人名: ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 程序需要读取文件内容,处理人名的去重,并生成词频最高的词语列表。
  • Python——《》词.zip
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    本作品为基于古典名著《三国演义》文本数据制作的Python词云项目,通过编程技术直观展示小说中的高频词汇与核心主题。 设计一个程序来读取文件“threekingdoms.txt”,其中包含《三国演义》的全文内容,并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出词频最高的5个词汇。例如,“玄德”、“刘备”、“刘皇叔”等都是指同一个人。 可以使用字典来存储需要去除重复的人名,如下所示: ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 这个字典用于将文本中的不同称呼统一为标准名称,以便统计每个角色出现的次数。
  • 作.txt
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    《三国演义》词云图通过对经典文学作品中的词汇进行统计和可视化处理,突出展示了原著中出现频率较高的关键词汇,形象直观地反映了小说的主题与特色。 该文件是《三国演义》的示例文本,来源于一篇博客文章。文中内容主要围绕中国古典文学名著《三国演义》进行探讨与分析。
  • Python代码
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    本文章提供详细的步骤和Python代码示例来帮助读者学习如何使用Python语言结合相关库(如jieba分词、wordcloud等)绘制美观且信息丰富的词云图。适合编程初学者参考实践。 本段落主要介绍了使用Python制作词云图的代码实例,并通过示例详细讲解了相关技术。内容对学习或工作中需要应用此功能的人士具有参考价值。有兴趣的朋友可以查阅一下,希望有所帮助。
  • 利用Matplotlib在Python自定
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    本教程通过实例详细讲解如何使用Python中的Matplotlib库创建个性化的图表和图形,适合希望提升数据可视化技能的学习者。 在Python编程中,matplotlib库是用于数据可视化的重要工具之一,它提供了丰富的图形绘制功能。本示例将详细解析如何使用matplotlib来实现自定义图形的绘制,包括贝塞尔曲线、多边形和其他复杂形状。 首先需要导入必要的模块: ```python from matplotlib.path import Path from matplotlib.patches import PathPatch import matplotlib.pyplot as plt ``` 接下来创建一个figure和一个axes对象作为绘图区域: ```python fig, ax = plt.subplots() ``` 然后定义绘制图形所需的数据。这个数据是一个列表,包含了各种绘图指令(如`MOVETO`、`CURVE4`等)及其对应的坐标。 接着将这些指令与坐标分开存储,并使用它们创建一个Path对象: ```python path_data = [(Path.MOVETO, (1.58, -2.57)), ...] codes, verts = zip(*path_data) path = Path(verts, codes) ``` 有了`Path`对象,我们可以创建一个`PathPatch`,设置其颜色和透明度,并将其添加到axes中: ```python patch = PathPatch(path, facecolor=red, alpha=0.9) ax.add_patch(patch) ``` 为了更好地理解图形的结构与细节,还可以绘制出控制点及它们之间的连接线: ```python x, y = zip(*path.vertices) line, = ax.plot(x, y, go-) ``` 添加网格可以帮助我们更清晰地定位和查看图形元素的位置关系: ```python ax.grid() ``` 为了使图形的比例看起来更加自然,可以设置坐标轴的刻度相等: ```python ax.axis(equal) ``` 最后展示这个自定义图形: ```python plt.show() ``` 通过以上步骤,我们就成功地使用matplotlib绘制了一个包含贝塞尔曲线和多边形在内的复杂自定义图形。在实际应用中可以根据需要调整`path_data`中的坐标和绘图指令以创造出各种不同的自定义图形。 此外,matplotlib还提供了许多其他功能如改变线条样式、填充颜色、添加文本标签等,可以帮助用户进一步定制自己的图形设计。掌握好这些工具对于任何从事数据可视化的Python开发者来说都是至关重要的,无论是简单的数据图表还是复杂的自定义图形都能通过matplotlib得到实现。
  • 利用Matplotlib在Python自定
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    本教程通过具体示例展示如何使用Python中的Matplotlib库创建个性化的图表和图形,帮助用户掌握高级绘图技巧。 本段落实例讲述了使用Python的matplotlib库来绘制自定义图形的方法。 一、代码 ```python from matplotlib.path import Path from matplotlib.patches import PathPatch import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # 定义绘图指令与控制点坐标: # MOVETO 表示将绘制起点移动到指定的坐标; # CURVE4 使用四个控制点来绘制三次贝塞尔曲线; # CURVE3 使用三个控制点来绘制二次贝塞尔曲线; # LINETO 从当前位置画直线到达指定的位置。 ```
  • 使用Python维双螺旋线
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    本篇文章通过实际代码示例,详细讲解了如何运用Python语言及其matplotlib库来绘制出精美的三维双螺旋结构图,适合编程及科学可视化爱好者参考学习。 本段落主要介绍了使用Python绘制三维双螺旋线图形的方法,并通过实例详细讲解了如何利用matplotlib和numpy模块进行数值运算及图形绘制的相关技巧。对于对此主题感兴趣的朋友来说,这是一份非常有用的参考资料。
  • Matplotlib.pyplot
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    本教程通过具体示例详细介绍如何使用Python中的Matplotlib库进行三维图形绘制,帮助读者掌握基本到复杂的3D图表制作技巧。 在Python的科学计算与数据可视化领域中,Matplotlib是一个不可或缺的重要库。它提供了丰富的图形绘制功能,包括二维图表、三维图表等等。 本段落将详细讲解如何使用Matplotlib中的pyplot子模块进行三维绘图操作,并主要介绍折线图和散点图的创建方法。 为了能够顺利地完成三维图像的绘制工作,我们需要导入以下几个必要的模块: ```python import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 其中`mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D`提供了用于创建三维坐标轴的类;numpy库则被用来生成数学数据;而matplotlib.pyplot作为Matplotlib的一个接口,通常简写为plt。 ### 一、绘制三维折线图 在展示参数曲线于三维空间中的分布时,我们可以使用pyplot子模块提供的`Axes3D.plot()`函数来实现。下面是一个创建一个三维折线图的示例: ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection=3d) theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) z = np.linspace(-2, 2, 100) r = z ** 2 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) ax.plot(x, y, z, label=parametric curve) ax.legend() plt.show() ``` 在这个例子中,`theta`和`z`定义了参数空间的范围。通过计算可以得到对应的`x,y,z`坐标值。然后使用plot()函数接收这些坐标作为参数,并绘制出曲线。 ### 二、创建三维散点图 对于展示数据点在三维空间中的分布来说,我们可以利用pyplot子模块提供的`Axes3D.scatter()`函数来实现该功能。以下是一个示例: ```python def randrange(n, vmin, vmax): return np.random.uniform(vmin, vmax, n) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection=3d) xs = randrange(100, -1, 1) ys = randrange(100, -1, 1) zs = randrange(100, -2, 2) ax.scatter(xs, ys, zs, s=20,c=np.random.rand(len(zs)), depthshade=True) plt.show() ``` 在散点图中,`scatter()`函数接收数据点的坐标作为参数。其中`s`用于设置每个点大小;而颜色则可以使用c来指定,也可以是一个数值序列映射到特定的颜色范围上。 以上就是利用Matplotlib.pyplot进行三维绘图的基本方法介绍,在实际应用过程中可以根据具体需求调整相关参数以实现更加复杂且丰富的视觉效果展示。
  • 知识谱构建
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    本项目旨在通过分析与重构罗贯中所著《三国演义》中的复杂人物关系和事件脉络,构建一个全面且准确的知识图谱。该图谱将涵盖小说内主要角色、战役及其他历史事件,为学术研究及公众教育提供有力工具。 改资源包含数据集和知识谱图搭建代码,但环境需要自行搭建。