Python と Matplotlib を使用してテキスト内に文字を描画する

この記事の目的は、Python でデータのプロットを開始できるようにすることです。特定のテキスト ファイル内の文字の頻度をプロットする棒グラフを作成します。この場合、テキスト ファイルには『華麗なるギャツビー』のコンテンツが含まれています。

#ステップ 1: 仮想環境を作成する

このプロジェクトの環境は小規模になります。仮想環境を使用すると、コンピュータの他の部分に影響を与えることなく、ワークスペースに機能を追加できます。

ディレクトリを作成し、コード エディターとターミナル (コマンドを実行する場所) で開きます。

実行しましょう:

$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate

必要な依存関係をインストールできます

$ pip3 install matplotlib

また、read.txt と wordcount.py という 2 つのファイルも作成します。

wordcount.py を使用して read.txt 内のテキストを分析します。

ステップ 2: テキストを読む

比較的簡単に始めることができます。

import matplotlib.pyplot as plt # plot
from collections import OrderedDict # this will be used for sorting later

file = open('read.txt')
text = file.read()
file.close()

まず、描画および並べ替えライブラリをインポートします
• Secondでは、組み込みの open 関数を使用します。これにより、ファイルを開いて読み取りと書き込みを行うことができます。
• 次に、ファイル内のテキストを読み取り、テキスト変数に保存します。
• 最後に、もう使用しないのでファイルを閉じます

ファイルを「読み取り」、内容を変数に保存するために必要なのはこれだけです。

ステップ 3: 文字を分析する

文字を追跡する最良の方法は、Python 辞書 (他のプログラミング言語ではハッシュマップと呼ばれます) を使用することです。

辞書はデータを保存する非常に便利な方法です。本物の辞書と同じように、定義を確認するために参照できる「単語」のリストが含まれています。

プログラミングでは、この概念は「キー/値」ペアに一般化されます。これは、辞書を設定できることを意味し、辞書に「a」を問い合わせると、「a」の合計出現数が返されます。

それでは、コーディングしてみましょう!

charDict = {} # dictionaries are defined by curly braces
def count_letter(character):
character = character.lower()
if character.isspace():
return
if character in charDict:
charDict[character] = charDict[character] + 1
else:
charDict[character] = 1

# loop through text
for i in text:
count_letter(i)

charDict = OrderedDict(sorted(charDict.items()))

ここで何が起こったのかを振り返ってみましょう。

最初に空の辞書を定義します
• 次に、def キーワードを使用して関数を定義します。この関数は変数「char」を受け取り、それがスペース (スペース、タブ、改行) であるかどうかを確認します。 isalpha() などの他の選択基準を追加して、文字が文字
• であるかどうかを判断し、それがすでに辞書に存在するかどうかを確認することができます。辞書にある場合は、値を前の値に 1 を加えた値に変更します (この文字をカウントしているため)。それ以外の場合は、初期カウント 1
• で新しいエントリを辞書に追加します。繰り返します。テキスト変数内の文字ごとに (「i」は個々の文字を表します)、関数を保存して実行してそれらをカウントします。
• 最後に、OrderdedDict インポートを使用して辞書をアルファベット順に並べ替えます

ステップ 4: 描いてみましょう!

データセットが作成されたので、それを軸に編成してプロットしましょう。

各軸を表すリストを作成します

num_list = []

char_list = []

これらのリストはそれぞれの軸に対応しますother なので、char_list の項目 1 が「a」の場合、num_list の項目 1 は対応する頻度になります。これもエンコードしてみましょう。

char_list = [] # character
num_list = [] # frequency
# create x and y axes
for x,y in charDict.items():
char_list.append(x)
num_list.append(y)

2 つの変数を使用して、作成したディクショナリ内のキーと値のペアをループし、それらをデータ リストに追加します。

最後に、matplotlib を使用してこの棒グラフを作成して保存しましょう。

fig = plt.figure() # create a new figure
ax = fig.add_subplot() # create a new bar graph within the figure
fig.canvas.manager.set_window_title('The Great Gatsby') # title of window
ax.bar(char_list, num_list) # add the data to the graph
plt.savefig('chars.png') # download an image of the bar graph
plt.show() # show the image

まず、新しい形状を作成します。画像はウィンドウ全体を示しています。
• 画像にプロットを追加します。
• 選択したデータを使用して棒グラフを追加します。
• 画像をダウンロードします。
• 画像を表示します。

テストしてみましょう!

以下のコードを使用してファイルを実行し、結果を確認する準備をしてください。

rreeee

それでは、記事の冒頭で私が尋ねた質問に答えると、文字 e は『華麗なるギャツビー』の中で 25,000 回以上使用されています。おお！

結論

この記事の最後で、matplotlib とデータ サイエンスについて何かを学んでいただければ幸いです。

以上がPython と Matplotlib を使用してテキスト内に文字を描画するの詳細内容です。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。