| 副标题[/!--empirenews.page--] 合几大常用的Python数据分析包,结合itchat的能力实现朋友圈的分析。 从哪里做起 微信现在越来越融入到了我们每个人的生活,从简单的聊天工具到衣食住行的服务,再到传播着丰富多彩信息的自媒体和涵盖万物的小程序,微信俨然就是一个小的生态系统。而人,是整个微信生态的核心,每个人朋友圈就是自我小生态的核心。itchat为我们提供了获取朋友信息的接口: friends=itchat.get_friends(update=True)[0:] 
 通过debug可以看到每个friend的信息:   可以看到每个好友的信息还是很丰富的,从昵称、性别、到地域等,好友列表按照通讯录排列,第一个是用户自己,接着是星标置顶的好友,比如瑾瑾在我的列表里排第一位。我们今天所有的工作都将从好友的信息做起。 统计好友性别分布 性别分布是最容易统计的数据,通过查看我自己和几个好友的数据,得出sex和性别的对应关系为: sex = 0: 未知sex = 1: 男生sex = 2: 女生  pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库,而Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。利用pyecharts画出好友性别分布: from pyecharts import Pie  boy=girl=nothing=0  for i in friends[1:]:  sex =i[Sex]  if sex==1:  boy+=1  elif sex==2:  girl+=1  else:  nothing+=1  total=len(friends[1:])  attr=[迷妹,迷弟 , 低调的匿名粉丝]  v1 = [boy,girl, nothing]  pie = Pie(粉丝性别分布, title_pos='center')  pie.add(, attr, v1, radius=[40, 75], label_text_color=None,is_label_show=True,is_legend_show=False)  pie.show_config()pie.render(./sex_data.html) 
 运行结果如下:   没想到我的微信上的迷妹竟然比迷弟都多了这么多,实在是吃鲸,还希望瑾瑾不要打我。 好友地域分布 分析完好友的性别我们再来分析好友的地域分布,看看自己的好友是不是遍布天南地北: from pyecharts import Map  import pandas as pd  def get_var(var):  variable=[]  for i in friends:  value=i[var]  variable.append(value)  return  variableNickName=get_var(NickName)  Sex=get_var(Sex)  Province=get_var('Province')  Signature=get_var('Signature')  city=get_var('City')  data{'NickName':NickName,'Sex':Sex,'Province':Province,'Signature':Signature,'city':city}  frame=pd.DataFrame(data)  result1=frame.groupby(['Province'],as_index=False).size()a1=list(result1)  a2=result1.indexmap=Map(我的好友占了大半个中国啊!, 来自微信的朋友圈, title_pos=center,width=1200, height=600)map.add(, a2, a1, maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#000',visual_range=[1, 8], is_label_show=True, symbol=diamon, label_pos=inside ) map.show_config()  map.render(./area_data.HTML) 
 最后的结果如下:   非常地准,作为一个飘过北、上、杭的“浪里白条”,除了老家河南,我的好友基本集中在上海、北京和杭州,什么时候也可以到广深溜一波。 好友个性签名词云分析 微信签名是了解一个人性格和态度的重要参考,想看看我的朋友圈里的大神们都是走的文艺风,还是小清新,还是大学霸…  …话不多说,一试便知:jieba(结巴)是一个强大的分词库,完美支持中文分词;wordcloud是一个基于Python的词云生成类库,很好用;matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合,使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作。每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动:比如创建新图片,在图片创建一个新的作图区域(plotting  area),在一个作图区域内画直线,给图添加标签(label)等: import reimport jieba  import wordcloud as wc  import numpy as np  import PIL.Image as Imageimport matplotlib.pyplot as pltsig  list=[]  for i in friends:  signature=i['Signature'].strip().replace(span,).replace(class,).replace(emoji,)  rep=re.compile(1fd+w*|[/=])  signature=rep.sub(,signature)  siglist.append(signature)  text=.join(siglist)  wordlist=jieba.cut(text,cut_all=True)  word_space_split= .join(wordlist)  coloring= np.array(Image.open(./1.jpg)) # 一张猴子图片,试了很多照片,还是这个好 
 (编辑:佛山站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |