python視覺化文字分析(2)—snownlp+jieba分析QQ群成員發言情況

bigsai發表於2019-05-06

第二個情感分析，主要通過python實現qq群訊息分析，分析群成員發言總次數，群成員情緒對比，單個群成員的發言詞雲狀況以及單個同學的發言情感走勢。用到一下庫：

re正則，matplotlib，wordcloud，numpy，jieba分詞，snownlp情感分析。
上述庫的用法很簡單，安裝也很簡單，所以不需要擔心門檻。

最好結合第一篇或者先看第一篇詳細說一下模組的製作流程：

正則匹配文字內容，第一篇只考慮總計文字的展示，並沒有考慮到群成員的群體。所以要用字典{}講學生的qq/郵箱和暱稱存一下。還有他的發言記錄。這裡有個比較重要的是他的暱稱可能是變得，你的群訊息裡面展示的是那個時候他的群暱稱，，可能從大演說家變成啥啥啥的。所以我的思想就是主要按照qq/郵箱這個點確定唯一，而暱稱只用第一次出現的。文字先相加。

value={}
def analyseinformation(lines):
    qqnow=''#qq或者email當前使用者
    for line in lines:
        if line != "\n" and line.strip() != "\n" and line != None and not line.__contains__("撤回了"):
           line = line.replace("[表情]", " ").replace("@全體成員", " ").replace("[表情]", " ").\
                replace("[QQ紅包]我發了一個“專享紅包”，請使用新版手機QQ查收紅。", "").replace("\n", " ").replace("[圖片]",'')          
           if pattern.search(line):#匹配到正確的物件
               # print(line)
                if pattern3.search(line):
                    qq1=str(pattern3.search(line).group(3))
                    namenow=str(pattern3.search(line).group(1))
                    if  not qq1 in value.keys():
                         value[qq1]={'name':namenow,'qq':qq1,'text':[]}
                    qqnow=qq1#當前使用者發言發生了更改
                elif pattern4.search(line):
                    email=str(pattern4.search(line).group(2))
                    namenow=str(pattern4.search(line).group(1))
                    if  not email in value.keys():
                         value[email]={'name':namenow,'qq': email,'text':[]}
                    qqnow=email
               # print(name)
           elif not qqnow.__eq__(''):#初始化的時候的坑，初始化為'',前幾行沒用文字直接過濾
                value[qqnow]['text'].append(str(line))
複製程式碼

上面就說講所有有用的資訊放到字典value中，但是我想用幾個小陣列分開儲存一些資訊。可以稍微處理一下：

time=[]#次數
text=[]#文字
name=[]#姓名
qq=[]#qq或者郵箱提取
def getmotion(values):
    for key in values:
        print(values[key])
        time.append(values[key]['text'].__len__())
        usertxt=''
        for txt in values[key]['text']:
            usertxt+=txt+' '
        text.append(usertxt)
        name.append(values[key]['name'])
        qq.append(key)
複製程式碼

剩下就可以開始完成自己想要展示的部分了。首先，我想檢視這段時間每個人到底發言多少次。因為matplotlib圖形顯示不了太多，我顯示部分（可以自己更改，只不過是效果問題），你還可以自定義排序完成排序然後再展示：

#展示各個同學的發言次數
def getspeaktimeall(time,name):
    Xi = np.array(time[20:50])#根據自己展示的需要需改範圍，我們群人數太多
    Yi = np.array(name[20:50])
    x=np.arange(0,30,1)
    width=0.6
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標籤
    plt.figure(figsize=(8, 6))  ##指定影像比例： 8：6
    plt.barh(x , Xi, width, color='SkyBlue',alpha=0.8)
    plt.xlabel("time")
    plt.ylabel("name")
    for a,b,c in zip(Xi,Yi,x):
        print(a,b,c)
        plt.text(a+10,c-0.4,'%d'%int(a),ha='center',va='bottom')
    plt.yticks(x,Yi)
   # plt.legend()
    plt.show()
    plt.close()
複製程式碼

我還想看到所有人的發言情感總的比較。那麼我就將所有同學的發言成為一個大的字串，然後用snownlp去分析，snownlp的api很簡單。 s=SnowNLP(text) print(s.sentiments)就出來了，這部分的坑點是標籤的展示我以前記錄過可以結合著看，就不詳述了。這部分詳細程式碼為：

def getemotionall(time,text,name,qq):
    emotion=[]
    for i in range(0,len(qq)):
        print(name[i],text[i])
        s=SnowNLP(text[i])
        emotion.append(s.sentiments*100)
    print(len(name),len(emotion))
    Xi = np.array(emotion[10:40])
    Yi = np.array(name[10:40])
    x = np.arange(0, 30, 1)
    width = 0.6
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標籤
    plt.figure(figsize=(8, 6))  ##指定影像比例： 8：6
    plt.barh(x, Xi, width, color='red',label='同學發言總情緒', alpha=0.8)
    plt.xlabel("emotion")
    plt.ylabel("name")
    for a, b, c in zip(Xi, Yi, x):
        print(a, b, c)
        plt.text(a + 2, c - 0.4, '%d' % int(a), ha='center', va='bottom')
    plt.yticks(x, Yi)
    # plt.legend()
    plt.show()
    plt.close()
複製程式碼

接下來我想分析的是每個人的發言詞雲，這部分第一篇也講過實現的方式，程式碼就留在完整貼了。你可以檢視你討厭的人，喜歡的人，或者兩個人的聊天記錄。看看她關心啥。。嘿嘿?。
我還想看的就是每個人的情感走向，這個也挺有價值的，你可以分析她或他最近的若干條的情感走勢，如果整合最小二乘法預測還能畫一條情感預測的走勢出來，這裡就先不畫了。我才用的是折線圖，1代表積極，0代表消極，0.5代表中性。因為有的人發言太多，不利於圖示展示，我只去了他最近200條記錄，沒用基於時間，如果有興趣你還可以把時間整合進來。核心程式碼為：

def getemotionbyqq(value,qq):
    va=value[qq]['text']
    emotion=[]
    for q in va[len(va)-200:len(va)]:
        s = SnowNLP(q)
        emotion.append(s.sentiments)
        #print(s.sentiments)
    x=np.arange(len(emotion))
    y=np.array(emotion)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標籤
    plt.figure(figsize=(12, 6))  ##指定影像比例： 8：6
    plt.plot(x,y,label='emotion status')
    plt.xlabel("最近200次發言情緒走勢")
    plt.ylabel("0-1表示消極-積極")
    plt.legend()
    plt.show()
複製程式碼

附上程式碼和展示：

import re
from snownlp import SnowNLP
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  ##繪相簿
from wordcloud import WordCloud
import jieba.analyse
time=[]#次數
text=[]#文字
name=[]#姓名
qq=[]#qq或者郵箱提取
value={}
pattern=re.compile(r'(\d*)-(\d*)-(\d*) .* .*')#匹配   2018-05-05 15:55:40 2班某某(1315426911) 有一個坑點就是2018-05-07 13:48:39 2XXX<xxxx@qq.com>這種格式
#pattern2=re.compile(r'(\d+):(\d+):\d+')#匹配 15:55:40
pattern3=re.compile(r'(\S+)(\()(.*?)(\))')#匹配    2班某某(1315426911)相關內容
pattern4=re.compile(r'(\S+)[<](.*)[>]')
def getemotionbyqq(value,qq):
    va=value[qq]['text']
    emotion=[]
    for q in va[len(va)-200:len(va)]:
        s = SnowNLP(q)
        emotion.append(s.sentiments)
        #print(s.sentiments)
    x=np.arange(len(emotion))
    y=np.array(emotion)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標籤
    plt.figure(figsize=(12, 6))  ##指定影像比例： 8：6
    plt.plot(x,y,label='emotion status')
    plt.xlabel("最近200次發言情緒走勢")
    plt.ylabel("0-1表示消極-積極")
    plt.legend()
    plt.show()
def getstudentcloudbyqq(value,qq):
    va=value[qq]['text']
    text=''
    for q in va:
        text+=q+' '
    print(text)
    ags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=40)
    text=' '.join(ags)
    wc = WordCloud(background_color="white",
                   width=1500, height=1000,
                   min_font_size=40,
                   font_path="simhei.ttf",
                   max_font_size=300,  # 設定字型最大值
                   random_state=40,  # 設定有多少種隨機生成狀態，即有多少種配色方案
                   )  # 字型這裡有個坑，一定要設這個引數。否則會顯示一堆小方框wc.font_path="simhei.ttf"   # 黑體
    # wc.font_path="simhei.ttf"
    my_wordcloud = wc.generate(text)

    plt.imshow(my_wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()
    plt.close()
def getemotionall(time,text,name,qq):
    emotion=[]
    for i in range(0,len(qq)):
        print(name[i],text[i])
        s=SnowNLP(text[i])
        emotion.append(s.sentiments*100)
    print(len(name),len(emotion))
    Xi = np.array(emotion[10:40])
    Yi = np.array(name[10:40])
    x = np.arange(0, 30, 1)
    width = 0.6
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標籤
    plt.figure(figsize=(8, 6))  ##指定影像比例： 8：6
    plt.barh(x, Xi, width, color='red',label='同學發言總情緒', alpha=0.8)
    plt.xlabel("emotion")
    plt.ylabel("name")
    for a, b, c in zip(Xi, Yi, x):
        print(a, b, c)
        plt.text(a + 2, c - 0.4, '%d' % int(a), ha='center', va='bottom')
    plt.yticks(x, Yi)
    # plt.legend()
    plt.show()
    plt.close()
#展示各個同學的發言次數
def getspeaktimeall(time,name):
    Xi = np.array(time[20:50])#根據自己展示的需要需改範圍，我們群人數太多
    Yi = np.array(name[20:50])
    x=np.arange(0,30,1)
    width=0.6
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用來正常顯示中文標籤
    plt.figure(figsize=(8, 6))  ##指定影像比例： 8：6
    plt.barh(x , Xi, width, color='SkyBlue',alpha=0.8)
    plt.xlabel("time")
    plt.ylabel("name")
    for a,b,c in zip(Xi,Yi,x):
        print(a,b,c)
        plt.text(a+10,c-0.4,'%d'%int(a),ha='center',va='bottom')
    plt.yticks(x,Yi)
   # plt.legend()
    plt.show()
    plt.close()

def getmotion(values):
    for key in values:
        print(values[key])
        time.append(values[key]['text'].__len__())
        usertxt=''
        for txt in values[key]['text']:
            usertxt+=txt+' '
        text.append(usertxt)
        name.append(values[key]['name'])
        qq.append(key)
    #getmatplotlibtime(time,text,name,qq)
   # getmatplotlibemotion(time,text,name,qq)
   # print(time)
def analyseinformation(lines):
    qqnow=''#qq或者email當前使用者
    for line in lines:
        if line != "\n" and line.strip() != "\n" and line != None and not line.__contains__("撤回了"):
           line = line.replace("[表情]", " ").replace("@全體成員", " ").replace("[表情]", " ").\
                replace("[QQ紅包]我發了一個“專享紅包”，請使用新版手機QQ查收紅。", "").replace("\n", " ").replace("[圖片]",'')
           if pattern.search(line):#匹配到正確的物件
               # print(line)
                if pattern3.search(line):
                    qq1=str(pattern3.search(line).group(3))
                    namenow=str(pattern3.search(line).group(1))
                    if  not qq1 in value.keys():
                         value[qq1]={'name':namenow,'qq':qq1,'text':[]}
                    qqnow=qq1#當前使用者發言發生了更改
                elif pattern4.search(line):
                    email=str(pattern4.search(line).group(2))
                    namenow=str(pattern4.search(line).group(1))
                    if  not email in value.keys():
                         value[email]={'name':namenow,'qq': email,'text':[]}
                    qqnow=email
               # print(name)
           elif not qqnow.__eq__(''):#初始化的時候的坑，初始化為'',前幾行沒用文字直接過濾
                value[qqnow]['text'].append(str(line))
               # print(name)
                #print(value[name])
if __name__ == '__main__':
    f = open('E:/text.txt', 'r', encoding='utf-8')  # 要進行分詞處理的文字檔案 (統統按照utf8檔案去處理，省得麻煩)
    lines = f.readlines()
    #執行這個函式獲取分析才能解析value{}
    analyseinformation(lines)
    getmotion(value)#這個函式獲取一些name[]陣列的值
    #核心分析函式：

    getspeaktimeall(time,name)#選定區間的同學發言次數
    getemotionall(time,text,name,qq)
    getstudentcloudbyqq(value,'694459644')
    getemotionbyqq(value,'694459644')






複製程式碼

發言的次數（我專挑小的區間為了展示）
情緒總的比較（跑的比較慢因為多）
某個同學的發言詞雲（我偷偷選了發言較多的班長。。）
單個人的情感走勢（我又偷偷分析了班長的?）
可以看到這小子最近幾次發言不太良好呢。

其實還是有遺憾的，因為snownlp訓練的是商品評論正負語料，有的地方不一定很準。希望有機會自己能做一個情緒分析的包。哎，路還很長。

水平優先，比較喜歡這塊，程式不夠精簡，如有改進地方，大佬請指正！

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