Datenvisualisierungstechniken für Textdaten

Python bietet eine Vielzahl leistungsstarker Bibliotheken zum Erstellen von Visualisierungen, darunter Wortwolken, Balkendiagramme und Histogramme. Diese Visualisierungen können besonders nützlich sein, um Textdaten zu analysieren und Erkenntnisse über Worthäufigkeit, Stimmung und andere Merkmale zu gewinnen.

Lassen Sie uns die Visualisierung der Textdaten durchführen.

Durchzuführende Schritte:

1. Laden Sie die Textdaten

2. Textdaten vorverarbeiten

3. Wortwolke erstellen

4. Balkendiagramm erstellen

5. Histogrammdiagramm erstellen

• nltk installieren

Wir werden das NLTK (Natural Language Toolkit) verwenden, das Tools für die Textverarbeitung und -analyse bereitstellt.

• nltk importieren und Punkt herunterladen

• Andere erforderliche Pakete importieren

Wir verwenden das Seaborn-Paket, eine High-Level-Datenvisualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib aufbaut.

• Laden Sie die Beispieltextdaten

Wortwolken

Wortwolken stellen visuell die Häufigkeit von Wörtern in einem Text dar, indem sie die Größe und Position der Wörter je nach ihrer Bedeutung variieren.

• Paketstoppwörter herunterladen

• Entfernen Sie die Stoppwörter aus dem Text, erstellen Sie eine Wortwolke und zeigen Sie sie an

Sehen Sie, so würde die Visualisierung dieser Wortwolke aussehen. Dies hat dazu geführt, dass die Wortwolke abhängig von der Häufigkeit des Vorkommens des Wortes im Vergleich zu dem größeren Wort erstellt wurde.

Jetzt wollen wir sehen, wie wir das Balkendiagramm erstellen können.

Balkendiagramm

Balkendiagramme eignen sich effektiv zur Visualisierung der Häufigkeit von Wörtern oder Phrasen in einem Textkorpus.

• Balkendiagramm

Ich greife auf die 20 häufigsten Wörter zu. Wir werden mit dem oben Gesagten einen Plot erstellen. Mal sehen, wie wir ein Histogrammdiagramm erstellen können.

Histogrammdiagramm

Histogramme können verwendet werden, um die Verteilung von Wortlängen oder anderen numerischen Merkmalen von Textdaten zu visualisieren.

Zusätzliche Bibliotheken:

Gensim: Eine Bibliothek für Themenmodellierung und Dokumentähnlichkeit.
Seaborn: Eine High-Level-Datenvisualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib aufbaut.

Durch die Kombination dieser Bibliotheken und Techniken können Sie informative und visuell ansprechende Visualisierungen erstellen, um die Textdaten zu erkunden und zu verstehen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenvisualisierungstechniken für Textdaten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!