如何在Python3中使用matplotlib绘制词频
介绍
文本数据以多种不同的形式存在，从新闻到社交媒体再到电子邮件。 当我们分析和可视化文本数据时，我们可以揭示可以改变我们解释文本方式的总体趋势。
在本教程中，我们将探索在文本语料库中绘制词频。 我们将要创建的程序将搜索纯文本文档并按频率组织每个唯一单词。 然后，我们将使用 matplotlib 绘制我们找到的数据。
先决条件
为了能够使用本教程，请确保您具有以下先决条件：
最后，确保您遵循 Step 1 — importing matplotlib of our How to Plot Data in Python 3 Using matplotlib，因为必须为此项目安装 matplotlib .
第 1 步 — 设置程序文件
现在我们已经在我们的计算机上安装了 matplotlib，我们可以开始创建我们的项目了。
使用您选择的文本编辑器，创建一个新的 Python 文件并将其命名为 word_freq.py。 这将是我们的主要文件。
在这个程序中，我们将 import matplotlib 和我们需要的 class （即 pyplot），传递给它 [X128X ] 别名。 这实质上将 plt 声明为将在整个脚本中使用的全局变量。
word_freq.py
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们将在 Python 中导入一些默认包。 这些将用于设置和接受命令行输入。 需要注意的重要包是argparse。 这就是我们将用来从命令行获取信息并包含用户帮助文本的内容。
让我们在 Python 中导入以下默认包：
word_freq.py
import matplotlib.pyplot as plt import sys import operator import argparse
最后，创建标准的 main 方法并调用。 在 main 方法中，我们将编写大部分代码。
word_freq.py
import matplotlib.pyplot as plt import sys import operator import argparse def main(): if __name__ == "__main__": main()
现在我们已经导入了所有内容并为我们的项目设置了骨架，我们可以继续使用我们导入的包。
第 2 步 - 设置参数解析器
对于这一部分，我们将创建命令行参数并将它们存储在 变量 中以便快速访问。
在我们的 main 方法中，让我们创建解析器变量并将其分配给 argparse 提供的默认构造函数。 然后我们将为我们将在文件中查找的单词分配预期的参数。 最后，我们将为包含该单词的文件分配预期的参数。 这将是一个 .txt 文件。
word_freq.py
...
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"word",
help="the word to be searched for in the text file."
)
parser.add_argument(
"filename",
help="the path to the text file to be searched through"
)
if __name__ == "__main__":
main()
现在，方法中的第一个参数是我们期望在命令行中的标题。 第二个参数 help= "..." 用于向用户提供有关命令行参数应该是什么的一些信息。
接下来，我们将给定的参数保存到另一个变量中，我们将调用 args。
word_freq.py
...
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"word",
help="the word to be searched for in the text file."
)
parser.add_argument(
"filename",
help="the path to the text file to be searched through"
)
args = parser.parse_args()
if __name__ == "__main__":
main()
为了更好地衡量，我们应该始终检查我们的输入，以防命令行参数中出现拼写错误。 这也是为了防止我们的脚本突然崩溃。 因此，让我们通过使用 try 语句来处理错误。
word_freq.py
...
def main():
...
args = parser.parser_args()
try:
open(args.filename)
except FileNotFoundError:
sys.stderr.write("Error: " + args.filename + " does not exist!")
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
我们正在使用 sys.exit(1) 向用户指示代码存在问题并且无法成功完成。
我们的项目现在将能够接受命令行参数。 下一步是解析我们的输入文件。
第 3 步 — 解析文件
在这一步中，我们将获取一个文件，读取每个单词，记录它们出现的频率，并将其全部保存到字典数据类型中。
让我们 创建一个名为 word_freq() 的函数 ，它接受两个命令行参数（单词和文件名），然后在 main() 中调用该函数。
word_freq.py
...
def main():
...
word_freq(args.word, args.filename)
def word_freq(word, filename):
if __name__ == "__main__":
main()
解析文件的第一步是创建一个字典数据类型，我们称之为 doc。 这将保存文件中找到的每个单词并跟踪它出现的次数。
word_freq.py
...
def word_freq( word, filename ):
doc = {}
if __name__ == "__main__":
main()
下一步是遍历给定的文件。 这是使用嵌套的 for 循环 完成的。
第一个 for 循环旨在打开文件并从中获取第一行。 然后它获取每一行中的内容，并根据单词之间的空白字符字符串将其拆分，同时将单词存储到数组中。
第二个 for 循环获取这个数组，并循环检查它是否在字典中。 如果是，我们将其添加一个计数。 如果不是，那么我们创建一个新条目并将其初始化为 1。
word_freq.py
...
def word_freq(word, filename):
doc = {}
for line in open(filename):
split = line.split(' ')
for entry in split:
if (doc.__contains__(entry)):
doc[entry] = int(doc.get(entry)) + 1
else:
doc[entry] = 1
if __name__ == "__main__":
main()
现在我们已经完成了该项目的一半。
回顾一下，our main() 方法应该设置我们的命令行输入并将它们传递给 word_freq() 函数。 word_freq() 应该从命令行获取单词和文件名，并保存在文本文件中找到的每个唯一单词。
接下来，我们将获取这些数据并组织它以在我们的图表中使用。
第 4 步 — 存储和排序数据
在我们制作图表之前，我们必须确保这个词确实在我们打开的文件中。 我们可以使用 if 条件语句 来做到这一点。
word_freq.py
...
def word_freq(word, filename):
...
else:
doc[entry] = 1
if (not word in doc):
sys.stderr.write("Error: " + word + " does not appear in " + filename)
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
现在我们知道这个词在文件中，我们可以开始为我们的图表设置数据。
首先，我们必须从出现次数从高到低对字典数据类型进行排序，并初始化变量以供以后使用。 我们必须对字典进行排序，以便它在图表上适当地可视化。
word_freq.py
...
def word_freq(word, filename):
...
if (not word in doc):
sys.stderr.write("Error: " + word + " does not appear in " + filename)
sys.exit(1)
sorted_doc = (sorted(doc.items(), key = operator.itemgetter(1)))[::-1]
just_the_occur = []
just_the_rank = []
word_rank = 0
word_frequency = 0
if __name__ == "__main__":
main()
需要注意的两个变量是 just_the_occur，它是保存单词出现次数的数据。 另一个变量是 just_the_rank，它将保存有关单词排名的数据。
现在我们有了排序字典，我们将遍历它以找到我们的单词及其排名，并用这些数据填充我们的图表。
word_freq.py
...
def word_freq( word, filename ):
...
sortedDoc = (sorted(doc.items(), key = operator.itemgetter(1)))[::-1]
just_the_occur = []
just_the_rank = []
word_rank = 0
word_frequency = 0
entry_num = 1
for entry in sorted_doc:
if (entry[0] == word):
word_rank = entryNum
word_frequency = entry[1]
just_the_rank.append(entry_num)
entry_num += 1
just_the_occur.append(entry[1])
if __name__ == "__main__":
main()
在这里，我们必须确保两个变量 just_the_occur 和 just_the_rank 的长度相同，否则 matplotlib 将不允许我们创建图形。
我们还在循环中添加了一个 if 语句来查找我们的单词（我们已经知道它在那里）并提取它的排名和频率。
现在我们拥有了创建图表所需的一切。 我们的下一步是最终创建它。
第 5 步 - 创建图表
此时我们可以插入我们一开始创建的plt变量。 要创建我们的图表，我们需要一个标题、y 轴标签、x 轴标签、比例和图表类型。
在我们的例子中，我们将创建一个以 10 为底的对数图来组织我们的数据。 标题和轴标签可以是您希望它们成为的任何内容，但描述性越强，对查看您的图表的人来说就越好。
word_freq.py
...
def word_freq( word, filename ):
...
just_the_rank.append(entry_num)
entry_num += 1
just_the_occur.append(entry[1])
plt.title("Word Frequencies in " + filename)
plt.ylabel("Total Number of Occurrences")
plt.xlabel("Rank of word(\"" + word + "\" is rank " + str(word_rank) + ")")
plt.loglog(
just_the_rank,
just_the_occur,
basex=10
)
plt.scatter(
[word_rank],
[word_frequency],
color="orange",
marker="*",
s=100,
label=word
)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
main()
标题、plt.ylabel() 和 plt.xlabel() 函数是每个轴的标签。
plt.loglog() 函数分别将 just_the_rank 和 just_the_occur 作为 x 和 y 轴。
我们更改日志基数并将其设置为 10。
然后，我们将绘图设置为分散并突出显示我们的观点。 我们把它做成了一颗橙色的星星，大小为 100，所以它很明显。 最后，我们用我们的话给它贴上了标签。
一旦我们的图表的一切都完成了，我们告诉它用 plt.show() 显示。
现在我们的代码终于完成了，我们可以测试运行它了。
第 6 步 — 运行程序
对于我们的文本示例，我们需要一个文本文件来读取，所以让我们从 Project Gutenberg 下载一个，这是一个为读者提供免费电子书（主要是公共领域）的志愿者项目。
让我们将查尔斯狄更斯的小说 A Tale of Two Cities 的文本保存为一个名为 cities.txt 和 curl 的文件到我们当前包含 Python 脚本的目录中：
curl http://www.gutenberg.org/files/98/98-0.txt --output cities.txt
接下来，让我们运行我们的代码，传递我们选择的单词的参数（我们将使用“fish”）和文本文件的名称：
python word_freq.py fish cities.txt
如果一切正常，您应该会看到：
我们看到“鱼”这个词的排名是 5309，并且是出现次数的可视化。
现在，您可以继续尝试不同的单词和不同的文本文件。 您可以通过阅读我们的 How To Handle Plain Text Files in Python 3 教程来了解有关处理文本文件的更多信息。
完成的代码和代码改进
此时，您应该有一个功能齐全的程序，它将确定 .txt 文件中给定单词的词频。
下面是我们为这个项目完成的代码。
word_freq.py
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
import operator
import argparse
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"word",
help="the word to be searched for in the text file."
)
parser.add_argument(
"filename",
help="the path to the text file to be searched through"
)
args = parser.parse_args()
try:
open(args.filename)
except FileNotFoundError:
# Custom error print
sys.stderr.write("Error: " + args.filename + " does not exist!")
sys.exit(1)
word_freq(args.word, args.filename)
def word_freq(word, filename):
doc = {}
for line in open(filename):
# Assume each word is separated by a space
split = line.split(' ')
for entry in split:
if (doc.__contains__(entry)):
doc[entry] = int(doc.get(entry)) + 1
else:
doc[entry] = 1
if (word not in doc):
sys.stderr.write("Error: " + word + " does not appear in " + filename)
sys.exit(1)
sorted_doc = (sorted(doc.items(), key=operator.itemgetter(1)))[::-1]
just_the_occur = []
just_the_rank = []
word_rank = 0
word_frequency = 0
entry_num = 1
for entry in sorted_doc:
if (entry[0] == word):
word_rank = entry_num
word_frequency = entry[1]
just_the_rank.append(entry_num)
entry_num += 1
just_the_occur.append(entry[1])
plt.title("Word Frequencies in " + filename)
plt.ylabel("Total Number of Occurrences")
plt.xlabel("Rank of word(\"" + word + "\" is rank " + str(word_rank) + ")")
plt.loglog(just_the_rank, just_the_occur, basex=10)
plt.scatter(
[word_rank],
[word_frequency],
color="orange",
marker="*",
s=100,
label=word
)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
main()
现在一切都已完成，我们可以对这段代码进行一些潜在的改进和修改。
如果我们想比较两个单词的频率，那么我们将在命令行参数中添加一个额外的单词位置。 为此，我们必须为单词添加另一个检查器并为单词添加更多变量。
我们还可以修改程序，以便比较每个单词与另一个单词的长度。 为此，我们将按长度比较单词并将每个唯一长度保存到字典中。
结论
我们刚刚创建了一个程序来读取文本文件并组织数据，以查看特定单词与文本中其他单词的频率相比。
如果您对数据可视化感兴趣，还可以查看我们的 如何使用 JavaScript 制作条形图和 D3 库 教程。
