python前書きテキストデータは、ジャーナリズム、ソーシャルメディア、メールなど、さまざまな形式で存在します。テキストデータを分析して視覚化すると、テキストの解釈方法を変える可能性のある一般的な傾向を明らかにすることができます。このチュートリアルでは、テキストコーパスで単語の頻度をグラフ化する方法を検討します。作成するプログラムは、プレーンテキストのドキュメントを検索し、各固有の単語をその頻度で整理します。+`を使用してグラフ化します。前提条件このチュートリアルを使用するには、次の前提条件を満たしていることを確認してください。3とプログラミング環境がhttps://www.digitalocean.com/community/tutorial_series/how-to-install-and-set-up-a-local-programming-environment-for-pythonに既にインストールされている必要があります。type]について特に理解する必要があります。+`をインストールすることが不可欠です。matplotlib`がインストールされたので、プロジェクトの作成を開始できます。これがメインファイルになります。+`とhttps://www.digitaloceanを使用します。/www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-import-modules-in-python-3#aliasing-modules[alias]。plt次に、いくつかのデフォルトパッケージをPythonにインポートします。これらは、コマンドライン入力をセットアップして取り込むために使用されます。これは、コマンドラインから情報を取得し、ユーザーのヘルプテキストを含めるために使用するものです。次のデフォルトパッケージをPythonでインポートしましょう。plt最後に、標準のメインメソッドを作成して呼び出します。mainメソッド内では、ほとんどのコードを記述します。argparseすべてをインポートし、プロジェクトのスケルトンをセットアップしたので、インポートしたパッケージの使用に進みます。[変数]にすばやく保存しますアクセス。`が提供するデフォルトコンストラクターに割り当てます。次に、ファイルで検索する単語に予想される引数を割り当てます。最後に、単語が含まれるファイルに期待される引数を割り当てます。+`ファイルになります。main()今のところ、メソッドの最初の引数はコマンドラインで期待するもののタイトルです。“+`は、コマンドライン引数の内容に関する情報をユーザーに提供するために使用されます。main()適切な測定のために、コマンドライン引数にタイプミスがある場合に備えて、常に入力をチェックする必要があります。これは、スクリプトが突然クラッシュするのを防ぐためでもあります。+`ステートメントを使用してエラーを処理しましょう。sys.exit(1)+`を使用して、コードに問題があり、正常に完了できなかったことをユーザーに示しています。これで、プロジェクトはコマンドライン引数を取得できるようになります。次のステップは、入力ファイルを解析することです。手順3-ファイルの解析この手順では、ファイルを取得し、各単語を読み取り、出現頻度をログに記録し、すべてを辞書データ型に保存します。main()+`で呼び出します。+`を呼び出す辞書データ型を作成することです。これは、ファイルで見つかったすべての単語を保持し、出現回数を追跡します。main()次のステップは、指定されたファイルを反復処理することです。loop]を使用して行われます。+」ループは、ファイルを開いて最初の行を取り出すように設計されています。次に、各行の内容を取得し、単語を配列に格納しながら、単語間の空白文字の文字列に基づいて分割します。+」ループはこの配列を受け取り、辞書にあるかどうかをチェックしてループします。ある場合は、カウントを1つ追加します。ない場合は、新しいエントリを作成し、1に初期化します。main()これでプロジェクトの半分が完了しました。word_freq()`関数に渡す必要があります。word_freq()+`は、コマンドラインから単語とファイル名を取得し、テキストファイルで見つかった一意の各単語を保存する必要があります。次に、このデータを取得し、グラフで使用するために整理します。手順4-データの保存と並べ替えグラフを作成する前に、開いたファイルに単語が実際に含まれていることを確認する必要があります。[条件ステートメント]でこれを行うことができます。main()単語がファイルにあることがわかったので、グラフのデータの設定を開始できます。最初に、辞書データ型を出現頻度の高いものから低いものへソートし、後で使用するために変数を初期化する必要があります。辞書をソートして、グラフ上で適切に視覚化する必要があります。これは、単語が出現した回数を保持するデータです。これは、単語のランクに関するデータを保持する変数です。ソートされたディクショナリーができたので、それをループして単語とそのランクを見つけ、このデータをグラフに追加します。」の両方が同じ長さであることを確認する必要があります。+」ではグラフを作成できません。+」ステートメントを追加して、単語(既に存在することを知っています)を見つけ、そのランクと頻度を引き出します。これで、グラフを作成するために必要なものがすべて揃いました。次のステップは、最終的に作成することです。+`変数をプラグインできます。グラフを作成するには、タイトル、y軸ラベル、x軸ラベル、スケール、グラフタイプが必要です。私たちの場合、データを整理するために対数10のグラフを作成します。タイトルと軸のラベルは好きなものにすることができますが、グラフがわかりやすいほどグラフを見ている人にとって良いものになります。plt.xlabel()+`関数は各軸のラベルです。ログベースを変更し、10に設定します。次に、散布図を設定してポイントを強調表示します。それを目立つようにサイズ100のオレンジ色の星にしました。最後に、単語でラベルを付けました。plt.show()+`で表示するように指示します。コードがようやく完成したので、テスト実行できます。Gutenbergからダウンロードします。+`というファイルとして現在のディレクトリに保存しましょう。cities.txt次に、選択した単語(「魚」を使用します)のパラメーターとテキストファイルの名前を渡してコードを実行します。cities.txtすべてが正常に機能した場合、これが表示されます。[matplotlibの単語頻度散布図]「魚」という単語のランキングは5309であり、発生が視覚化されています。これで、さまざまな単語やさまざまなテキストファイルで実験を続けることができます。[プレーンテキストファイルの処理方法]をご覧ください。+`ファイル内の特定の単語の単語頻度を決定する完全に機能するプログラムが必要です。以下は、このプロジェクトの完成したコードです。main()すべてが完了したので、このコードに対して実行できるいくつかの潜在的な改善と修正があります。2つの単語の頻度を比較する場合は、コマンドライン引数に単語の位置を追加します。これを実現するには、単語のチェッカーと単語の変数をさらに追加する必要があります。プログラムを変更して、各単語の長さを比較することもできます。これを行うには、単語を長さで比較し、それぞれの一意の長さを辞書に保存します。結論テキストファイルを読み取ってデータを整理するプログラムを作成し、テキスト内の他の単語と比較した特定の単語の頻度を確認しました。データの視覚化に興味がある場合は、https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-make-a-bar-chart-with-javascript-and-the-d3-もご覧ください。ライブラリ[JavaScriptとD3ライブラリを使用して棒グラフを作成する方法]チュートリアル。