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Tutoriel Python
Techniques de visualisation de données pour les données textuelles
Techniques de visualisation de données pour les données textuelles
Python propose une variété de bibliothèques puissantes pour créer des visualisations, notamment des nuages de mots, des graphiques à barres et des histogrammes. Ces visualisations peuvent être particulièrement utiles pour analyser les données textuelles et obtenir des informations sur la fréquence des mots, les sentiments et d'autres caractéristiques.
Effectuons la visualisation des données texte.
Étapes à effectuer :
Charger les données texte
Prétraiter les données texte
Créer un nuage de mots
Créer un graphique à barres
Créer un histogramme
- installer nltk
Nous utiliserons le NLTK (Natural Language Toolkit) qui fournit des outils de traitement et d'analyse de texte.
- importer nltk et télécharger punkt
- importer les autres packages requis
Nous utilisons le package Seaborn qui est une bibliothèque de visualisation de données de haut niveau construite sur Matplotlib.
- charger les exemples de données de texte
Nuages de mots
Les nuages de mots représentent visuellement la fréquence des mots dans un texte en faisant varier la taille et la position des mots en fonction de leur importance.
- téléchargement des mots vides du package
- supprimez les mots vides du texte et créez un nuage de mots et affichez
Vous voyez, voici à quoi ressemblerait la visualisation de ce nuage de mots. cela a créé le nuage de mots en fonction de la fréquence d'apparition du mot, celui qui est de plus grande taille par rapport.
Maintenant, voyons comment créer le graphique à barres.
Graphique à barres
Les graphiques à barres sont efficaces pour visualiser la fréquence des mots ou des phrases dans un corpus de texte.
- Graphique à barres
J'accéderai aux 20 mots les plus courants. Nous allons créer un tracé en utilisant ce qui précède. Voyons comment créer un histogramme.
Graphique des histogrammes
Les histogrammes peuvent être utilisés pour visualiser la distribution de la longueur des mots ou d'autres caractéristiques numériques des données textuelles.
Bibliothèques supplémentaires :
Gensim : Une bibliothèque pour la modélisation de sujets et la similarité de documents.
Seaborn : une bibliothèque de visualisation de données de haut niveau construite sur Matplotlib.
En combinant ces bibliothèques et techniques, vous pouvez créer des visualisations informatives et visuellement attrayantes pour explorer et comprendre les données textuelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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