Python 提供了各種強大的函式庫用於創建視覺化效果,包括詞雲、條形圖和直方圖。這些視覺化對於分析文字資料和深入了解詞頻、情緒和其他特徵特別有用。
讓我們對文字資料進行視覺化。
執行步驟:
載入文字資料
預處理文字資料
建立詞雲
建立長條圖
建立直方圖
我們將使用NLTK(自然語言工具包)提供的工具進行文字處理和分析。
我們使用 Seaborn 套件,它是一個基於 Matplotlib 建構的高階資料視覺化函式庫。
詞雲
詞雲根據單字的重要性改變單字的大小和位置,直觀地表示文字中單字的頻率。
看,這就是這個詞雲的視覺化效果。這根據較大尺寸的單字出現的頻率創建了單字雲。
現在,讓我們看看如何建立長條圖。
長條圖
長條圖可以有效地視覺化文字語料庫中單字或片語的頻率。
我將存取 20 個最常用的單字。我們將使用上面的內容建立一個圖。讓我們看看如何建立直方圖。
直方圖
直方圖可用於視覺化文字資料的字長或其他數值特徵的分佈。
其他圖書館:
Gensim:用於主題建模和文件相似性的函式庫。
Seaborn:基於 Matplotlib 建置的高階資料視覺化函式庫。
透過結合這些函式庫和技術,您可以創建內容豐富且具有視覺吸引力的視覺化效果,以探索和理解文字資料。
以上是文字資料的資料視覺化技術的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!