文本分析之网络关系图

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邓旭东，爱上编程的营销在读硕士

知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/dadeng

目前简单的文本分析已经满足我人物需要，所以还不会去学机器学习，任务导向是最好的学习方法。希望大家也能找点有意思任务，python下。

今天给大家带来我写好的脚本，用来分析社会网络关系。

这个图我没有用到gephi或者其他的工具，是我用python纯脚本运行出来的。简单的实现了封装，大家有兴趣可以下载下脚本，运行下。

原理知识

我就简单说下原理吧，先刻画一个简单的图A

import networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt#有向图DG = nx.DiGraph()#添加一个节点DG.add_node('A')#作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色nx.draw(DG,with_labels=True,node_size=900,node_color = 'green')plt.show()

双节点，有方向A-->B

#有向图 DG = nx.DiGraph() #添加一个节点 DG.add_node('A') DG.add_node('B') #添加边，有方向，A-->B DG.add_edge('A','B') #作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色 nx.draw(DG,with_labels=True,node_size=900,node_color = 'green') plt.show()

添加更多节点

import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] #有向图 DG = nx.DiGraph() #一次性添加多节点，输入的格式为列表 DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D']) #添加边，数据格式为列表 DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D','A')]) #作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色 nx.draw(DG,with_labels=True, node_size=900, node_color = colors) plt.show()

好了，同样的道理，咱们建立角色词典，插入节点列表，然后遍历插入有向边关系，就能做出这图

详情大家可以去看看实验楼网

《Python基于共现提取《釜山行》人物关系》

这篇文章写的很好（希望不要黑我，我也是觉得真心好）。我基本上借鉴了这篇文章思路写今天这个脚本，实现了自动生成关系网络图。

准备工作

一、安装matplotlib、networkx 二、解决matplotlib无法写中文问题 1、找到pythonX\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf文件夹 2、matplotlib默认调用的为DejaVuSans.ttf字体文件，网上下载个 微软雅黑.ttf 3、将微软雅黑文件名改为DejaVuSans.ttf粘贴到ttf文件夹下即可。

脚本文件简介

你下载后脚本文件夹名为：人民的名义

其中的relationship.py就是大邓写的库（直接能调用的哦）

实现功能：

1、读入小数数据和角色词典后，对数据分词后生成角色关系数据（有向关系数据）

2、无需gephi绘图即可制作绚丽角色关系网络图。

注意：

1、运行脚本前，文件夹中只保留角色名单.txt 人民的名义.txt 和 relationship.py

2、要想图片好看点，一定要联网啊。里面我写了个爬虫，爬取一个配色网站的配色值。

如果你们想单机也可以画出好看的图，可以修改下代码，将代码爬虫部分改成读取本地颜色数据

使用示例

1、建好小说数据中的角色字典，格式如下

2、在文件夹中放入小说txt文件（人民的名义.txt）

3、在脚本文件夹中新建一个test.py文件

#导入relationship库中的Relationship类 from relationship import Relationship #自定义节点词典（小说中人物角色） dictpath = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/角色名单.txt' #小说路径，只能是编码方式为utf-8的txt文件 datapath = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人民的名义.txt' #程序运行生成的角色关系图保存地址 pic = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人物关系图.png' Re = Relationship(dictpath, datapath) relation = Re.relationship() graph = Re.network_digraph(relation, pic)

4、运行

文件夹中生成了 人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件。

node_edge.txt 有向图关系数据，可以后续导入gephi软件自定义制图

node_freq.txt 节点出现频率

注意：每次运行前请把人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件删除掉，再运行

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文中末尾附有脚本文件下载地址

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