文字資料的資料視覺化技術

Python 提供了各種強大的函式庫用於創建視覺化，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：

1. 載入文字資料

2. 預處理文字資料

3. 建立詞雲

4. 建立長條圖

5. 建立直方圖

• 安裝nltk

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。

• 匯入 nltk 並下載 punkt

• 導入其他需要的套件

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。

• 載入範例文字資料

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。

• 下載停用詞包

• 從文字中刪除停用詞並建立詞雲並顯示

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。

• 長條圖

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！