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텍스트 데이터의 데이터 시각화 기술

PHPz
풀어 주다: 2024-09-10 11:01:59
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922명이 탐색했습니다.

Python은 단어 구름, 막대 차트, 히스토그램 등 시각화 생성을 위한 다양하고 강력한 라이브러리를 제공합니다. 이러한 시각화는 텍스트 데이터를 분석하고 단어 빈도, 감정 및 기타 특성에 대한 통찰력을 얻는 데 특히 유용할 수 있습니다.

텍스트 데이터의 시각화를 수행해 보겠습니다.

수행 단계:

  1. 텍스트 데이터 로드

  2. 텍스트 데이터 전처리

  3. 워드 클라우드 만들기

  4. 막대 차트 만들기

  5. 히스토그램 차트 만들기

  • nltk 설치

Data Visualization Techniques for Text Data

텍스트 처리 및 분석 도구를 제공하는 NLTK(Natural Language Toolkit)를 사용하겠습니다.

  • nltk 가져오기 및 punkt 다운로드

Data Visualization Techniques for Text Data

  • 기타 필수 패키지 가져오기

우리는 Matplotlib 위에 구축된 고급 데이터 시각화 라이브러리인 Seaborn 패키지를 사용합니다.

Data Visualization Techniques for Text Data

  • 샘플 텍스트 데이터 로드

Data Visualization Techniques for Text Data

워드 클라우드

워드 클라우드는 중요도에 따라 단어의 크기와 위치를 변경하여 텍스트에 포함된 단어의 빈도를 시각적으로 나타냅니다.

  • 패키지 불용어 다운로드

Data Visualization Techniques for Text Data

  • 텍스트에서 불용어를 제거하고 워드클라우드를 만들어 표시

Data Visualization Techniques for Text Data

Data Visualization Techniques for Text Data

보세요, 이 단어 클라우드의 시각화는 다음과 같습니다. 이는 단어가 나타나는 빈도에 따라 크기가 더 큰 단어 클라우드를 생성했습니다.

이제 막대 차트를 어떻게 만드는지 살펴보겠습니다.

막대형 차트

막대 차트는 텍스트 코퍼스에서 단어나 구문의 빈도를 시각화하는 데 효과적입니다.

Data Visualization Techniques for Text Data

  • 막대 차트

Data Visualization Techniques for Text Data

가장 일반적인 20개의 단어에 액세스하겠습니다. 위의 내용을 사용하여 플롯을 작성하겠습니다. 히스토그램 차트를 어떻게 생성하는지 살펴보겠습니다.

히스토그램 차트

히스토그램을 사용하면 단어 길이의 분포나 텍스트 데이터의 기타 수치적 특성을 시각화할 수 있습니다.

Data Visualization Techniques for Text Data

Data Visualization Techniques for Text Data

추가 라이브러리:

Gensim: 주제 모델링 및 문서 유사성을 위한 라이브러리.
Seaborn: Matplotlib를 기반으로 구축된 고급 데이터 시각화 라이브러리입니다.

이러한 라이브러리와 기술을 결합하면 유익하고 시각적으로 매력적인 시각화를 만들어 텍스트 데이터를 탐색하고 이해할 수 있습니다.

위 내용은 텍스트 데이터의 데이터 시각화 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:dev.to
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