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本文的目的是幫助您開始在 python 中繪制數(shù)據(jù)。 我們將創(chuàng)建一個條形圖來繪制給定文本文件中字符的頻率。 在這種情況下,文本文件包含了《了不起的蓋茨比》的內(nèi)容。

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第 1 步:創(chuàng)建您的虛擬環(huán)境
這個項目的環(huán)境會比較小。 虛擬環(huán)境允許您向工作區(qū)添加額外的功能,而不會影響計算機(jī)的其余部分!
創(chuàng)建一個目錄并在代碼編輯器和終端(運行命令的地方)中打開它。
讓我們運行:
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
我們可以安裝我們必要的依賴項
$ pip3 install matplotlib
我們還要創(chuàng)建兩個文件,read.txt 和 wordcount.py。
我們將使用 wordcount.py 來分析 read.txt 中的文本。
第 2 步:閱讀文本
我們可以比較簡單的開始,
import matplotlib.pyplot as plt # plot
from collections import OrderedDict # this will be used for sorting later
file = open('read.txt')
text = file.read()
file.close()
- 首先,它導(dǎo)入我們的繪圖和排序庫
- 其次,我們使用內(nèi)置的 open 函數(shù),它允許我們打開一個文件進(jìn)行讀寫
- 然后我們讀取文件里面的文本并將其存儲到文本變量中
- 最后,我們關(guān)閉文件,因為我們不再使用它了
這就是我們“讀取”文件并將內(nèi)容存儲在變量中所需的全部內(nèi)容。
第 3 步:分析字符
我們可以跟蹤字符的最好方法是使用 python 字典(在其他編程語言中稱為 hashmap)。
字典是一種非常有用的數(shù)據(jù)存儲方式。 就像真正的字典一樣,它會有一個“單詞”列表,您可以查看單詞以查看定義。
在編程中,這個概念被推廣到“鍵/值”對。 這意味著我們可以設(shè)置字典,當(dāng)我向字典詢問“a”時,它將返回“a”出現(xiàn)的總次數(shù)。
所以讓我們編碼吧!
charDict = {} # dictionaries are defined by curly braces
def count_letter(character):
character = character.lower()
if character.isspace():
return
if character in charDict:
charDict[character] = charDict[character] + 1
else:
charDict[character] = 1
# loop through text
for i in text:
count_letter(i)
charDict = OrderedDict(sorted(charDict.items()))讓我們回顧一下這里發(fā)生了什么。
- 首先我們定義一個空字典
- 接下來我們使用 def 關(guān)鍵字定義一個函數(shù)。 這個函數(shù)接受一個變量“字符”,檢查它是否是一個空格(空格、制表符、換行符)。 您可以為您的選擇添加其他標(biāo)準(zhǔn),例如 isalpha() 以確定字符是否為字母
- 然后檢查它是否已經(jīng)在字典中。 如果它在字典中,它會將值更改為之前的值加 1(因為我們正在計算這個字符),否則它將在字典中添加一個初始計數(shù)為 1 的新條目
- 然后我們遍歷文本變量中的每個字符,其中“i”代表一個單獨的字符,我們保存并運行我們的函數(shù)來計算它們
- 最后,我們使用 OrderdedDict 導(dǎo)入按字母順序?qū)ψ值溥M(jìn)行排序
第4步:畫出來!
現(xiàn)在我們的數(shù)據(jù)集已創(chuàng)建,讓我們將其組織成軸并繪制它!
我們將創(chuàng)建一個列表來表示每個軸
num_list = []
char_list = []
這些列表將相互對應(yīng),因此如果 char_list 中的第 1 項是“a”,則 num_list 中的第 1 項將是相應(yīng)的頻率。 讓我們也把它編碼出來。
char_list = [] # character
num_list = [] # frequency
# create x and y axes
for x,y in charDict.items():
char_list.append(x)
num_list.append(y)
我們使用兩個變量循環(huán)遍歷我們創(chuàng)建的字典中的鍵/值對,然后將它們添加到我們的數(shù)據(jù)列表中。
最后讓我們使用 matplotlib 創(chuàng)建并保存這個條形圖。
fig = plt.figure() # create a new figure
ax = fig.add_subplot() # create a new bar graph within the figure
fig.canvas.manager.set_window_title('The Great Gatsby') # title of window
ax.bar(char_list, num_list) # add the data to the graph
plt.savefig('chars.png') # download an image of the bar graph
plt.show() # show the image
- 首先,我們創(chuàng)建一個新圖形。 圖為整體窗口
- 向圖中添加繪圖
- 使用我們選擇的數(shù)據(jù)添加條形圖
- 下載圖片
- 顯示圖像?
是時候測試它了!
使用下面的代碼運行您的文件,為我們的結(jié)果做好準(zhǔn)備!
$ python3 wordcount.py
所以要回答我在文章開頭提出的問題,字母 e 在《了不起的蓋茨比》中被使用了超過 25,000 次! 哇!
結(jié)論
在本文結(jié)束時,我希望您對 matplotlib 和數(shù)據(jù)科學(xué)有所了解。
新聞標(biāo)題:使用Python和Matplotlib在文本中繪制字符
本文鏈接:http://www.dlmjj.cn/article/dhhecod.html


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