用Python來(lái)理一理紅樓夢(mèng)里的那些關(guān)系
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今天，我們一起用 Python 來(lái)理一理紅樓夢(mèng)里的那些關(guān)系。
不要問(wèn)我為啥是紅樓夢(mèng)，而不是水滸三國(guó)或西游，因?yàn)槲乙矆?jiān)定地認(rèn)為，紅樓才是無(wú)可爭(zhēng)議的中國(guó)古典小說(shuō)只巔峰，且不接受反駁！而紅樓夢(mèng)也是我多次反復(fù)品讀的為數(shù)不多的小說(shuō)，對(duì)它的感情也是最深的。
好了，不酸了，開(kāi)干。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
紅樓夢(mèng) TXT 文件一份
金陵十二釵 + 賈寶玉 人物名稱列表
人物列表內(nèi)容如下：
寶玉 nr
黛玉 nr
寶釵 nr
湘云 nr
鳳姐 nr
李紈 nr
元春 nr
迎春 nr
探春 nr
惜春 nr
妙玉 nr
巧姐 nr
秦氏 nr
這份列表，同時(shí)也是為了做分詞時(shí)使用，后面的 nr 就是人名的意思。
數(shù)據(jù)處理
讀取數(shù)據(jù)并加載詞典
with open("紅樓夢(mèng).txt", encoding='gb18030') as f:
honglou = f.readlines()
jieba.load_userdict("renwu_forcut")
renwu_data = pd.read_csv("renwu_forcut", header=-1)
mylist = [k[0].split(" ")[0] for k in renwu_data.values.tolist()]
這樣，我們就把紅樓夢(mèng)讀取到了 honglou 這個(gè)變量當(dāng)中，同時(shí)也通過(guò) load_userdict 將我們自定義的詞典加載到了 jieba 庫(kù)中。
對(duì)文本進(jìn)行分詞處理并提取
tmpNames = []
names = {}
relationships = {}
for h in honglou:
h.replace("賈妃", "元春")
h.replace("李宮裁", "李紈")
poss = pseg.cut(h)
tmpNames.append([])
for w in poss:
if w.flag != 'nr' or len(w.word) != 2 or w.word not in mylist:
continue
tmpNames[-1].append(w.word)
if names.get(w.word) is None:
names[w.word] = 0
relationships[w.word] = {}
names[w.word] += 1
首先，因?yàn)槲闹?賈妃", "元春"，"李宮裁", "李紈" 混用嚴(yán)重，所以這里直接做替換處理。
然后使用 jieba 庫(kù)提供的 pseg 工具來(lái)做分詞處理，會(huì)返回每個(gè)分詞的詞性。
之后做判斷，只有符合要求且在我們提供的字典列表里的分詞，才會(huì)保留。
一個(gè)人每出現(xiàn)一次，就會(huì)增加一，方便后面畫關(guān)系圖時(shí)，人物 node 大小的確定。
對(duì)于存在于我們自定義詞典的人名，保存到一個(gè)臨時(shí)變量當(dāng)中 tmpNames。
處理人物關(guān)系
for name in tmpNames:
for name1 in name:
for name2 in name:
if name1 == name2:
continue
if relationships[name1].get(name2) is None:
relationships[name1][name2] = 1
else:
relationships[name1][name2] += 1
對(duì)于出現(xiàn)在同一個(gè)段落中的人物，我們認(rèn)為他們是關(guān)系緊密的，每同時(shí)出現(xiàn)一次，關(guān)系增加1.
保存到文件
with open("relationship.csv", "w", encoding='utf-8') as f:
f.write("Source,Target,Weight\n")
for name, edges in relationships.items():
for v, w in edges.items():
f.write(name + "," + v + "," + str(w) + "\n")
with open("NameNode.csv", "w", encoding='utf-8') as f:
f.write("ID,Label,Weight\n")
for name, times in names.items():
f.write(name + "," + name + "," + str(times) + "\n")
文件1：人物關(guān)系表，包含首先出現(xiàn)的人物、之后出現(xiàn)的人物和一同出現(xiàn)次數(shù)
文件2：人物比重表，包含該人物總體出現(xiàn)次數(shù)，出現(xiàn)次數(shù)越多，認(rèn)為所占比重越大。
制作關(guān)系圖表
使用 pyecharts 作圖
def deal_graph():
relationship_data = pd.read_csv('relationship.csv')
namenode_data = pd.read_csv('NameNode.csv')
relationship_data_list = relationship_data.values.tolist()
namenode_data_list = namenode_data.values.tolist()
nodes = []
for node in namenode_data_list:
if node[0] == "寶玉":
node[2] = node[2]/3
nodes.append({"name": node[0], "symbolSize": node[2]/30})
links = []
for link in relationship_data_list:
links.append({"source": link[0], "target": link[1], "value": link[2]})
g = (
Graph()
.add("", nodes, links, repulsion=8000)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="紅樓人物關(guān)系"))
)
return g
首先把兩個(gè)文件讀取成列表形式
對(duì)于“寶玉”，由于其占比過(guò)大，如果統(tǒng)一進(jìn)行縮放，會(huì)導(dǎo)致其他人物的 node 過(guò)小，展示不美觀，所以這里先做了一次縮放
最后得出的關(guān)系圖
所有代碼已經(jīng)上傳至 Github：
https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/honglou
最后，我還準(zhǔn)備了一份更加全面的紅樓人物字典，可以在代碼倉(cāng)庫(kù)中找到-“renwu_total”，感興趣的小伙伴也可以嘗試下，制作一個(gè)全人物的關(guān)系圖。
作者：蘿卜大雜燴
本書(shū)從 Python 和 Excel 結(jié)合使用的角度講解處理分析數(shù)據(jù)的思路、方法與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。不論是希望從事數(shù)據(jù)分析崗位的學(xué)習(xí)者，還是其他職業(yè)的辦公人員，都可以通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)掌握 Python 分析數(shù)據(jù)的技能。書(shū)中創(chuàng)新性地將 ChatGPT 引入到教學(xué)當(dāng)中，用 ChatGPT 答疑并提供實(shí)訓(xùn)代碼，并介紹了使用 ChatGPT 輔助學(xué)習(xí)的一些實(shí)用技巧，給學(xué)習(xí)者帶來(lái)全新的學(xué)習(xí)方式。
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