数据准备
红楼梦 txt 文件一份
金陵十二钗 + 贾宝玉 人物名称列表。
宝玉 nr黛玉 nr宝钗 nr湘云 nr凤姐 nr李纨 nr元春 nr迎春 nr探春 nr惜春 nr妙玉 nr巧姐 nr秦氏 nr
该分列表是为了做分词时使用，后面的 nr 就是人名的意思。
人物出镜次数
首先读取小说；
with open("红楼梦.txt", encoding="gb18030") as f:honglou = f.read()
接下来进行出场次数数据整理；
honglou = honglou.replace("\n", " ")honglou_new = honglou.split(" ")renwu_list = ['宝玉', '黛玉', '宝钗', '湘云', '凤姐', '李纨', '元春', '迎春', '探春', '惜春', '妙玉', '巧姐', '秦氏']renwu = pd.DataFrame(data=renwu_list, columns=['姓名'])renwu['出现次数'] = renwu.apply(lambda x: len([k for k in honglou_new if x[u'姓名'] in k]), axis=1)renwu.to_csv('renwu.csv', index=False, sep=',')renwu.sort_values('出现次数', ascending=False, inplace=True)attr = renwu['姓名'][0:12]v1 = renwu['出现次数'][0:12]
这样我们就得到了 attr 和 v1 两个数据，内容如下：
下面就可以通过 pyecharts 来绘制柱状图了；
bar = (Bar().add_xaxis(attr.tolist()).add_yaxis("上镜次数", v1.tolist()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="红楼梦上镜13人")))bar.render_notebook()
人物关系
数据处理
我们先将读取到内存中的小说内容进行 jieba 分词处理；
import jiebajieba.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()]
通过 load_userdict 将我们上面自定义的词典加载到了 jieba 库中；
接下来进行分词处理；
tmpNames = []names = {}relationships = {}for h in honglou:h.replace("贾妃", "元春")h.replace("李宫裁", "李纨")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:continuetmpNames[-1].append(w.word)if names.get(w.word) is None:names[w.word] = 0relationships[w.word] = {}names[w.word] += 1
因为文中"贾妃", "元春"，"李宫裁", "李纨" 等人物名字混用严重，所以这里做替换处理。
然后使用 jieba 库提供的 pseg 工具来做分词处理，会返回每个分词的词性。
之后做判断，只有符合要求且在我们提供的字典列表里的分词，才会保留。
一个人每出现一次，就会增加一，方便后面画关系图时，人物 node 大小的确定。
对于存在于我们自定义词典的人名，保存到一个临时变量当中 tmpNames。
下面处理每个段落中的人物关系：
for name in tmpNames:for name1 in name:for name2 in name:if name1 == name2:continueif relationships[name1].get(name2) is None:relationships[name1][name2] = 1else:relationships[name1][name2] += 1
对于出现在同一个段落中的人物，我们认为他们是关系紧密的，同时每出现一次，关系增加1。
最后可以把相关信息保存到文件当中。
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：人物关系表，包含首先出现的人物、之后出现的人物和一同出现次数。
文件2：人物比重表，包含该人物总体出现次数，出现次数越多，认为所占比重越大。
数据分析
下面我们可以做一些简单的人物关系分析。
这里我们还是使用 pyecharts 绘制图表。
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] == "宝玉":node[2] = node[2]/3nodes.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="红楼人物关系")))return g
首先把两个文件通过 pandas 读取到内存当中。
对于“宝玉”，由于其占比过大，如果统一进行缩放，会导致其他人物的 node 过小，展示不美观，所以这里先做了一次缩放。
最后我们得到的人物关系图如下：
红楼梦腾讯文档-在线文档/doc/DT2lqSlNwRnZyR0Fl
