matplotlib编程一个用户评价系统,要求使用列表、字典、jieba库对自定义文本进行分词、使用ad

aboost算法进行情感分析，并将结果可视化。

首先，我们需要收集用户评价数据并存储在一个字典中，其中键为产品名称，值为评价列表。

reviews = {
    "产品A": [
        "这个产品非常好，非常满意！",
        "性价比很高，物有所值。",
        "不错，使用后感觉效果很好。",
        "质量很好，耐用性强。",
        "虽然价格有些高，但是非常值得购买。"
    ],
    "产品B": [
        "这个产品一般般，没什么特别的。",
        "不是很满意，感觉质量不太好。",
        "价格有点贵，性价比不高。",
        "使用了一段时间后就出现了问题。",
        "不太推荐购买这个产品。"
    ],
    "产品C": [
        "非常喜欢这个产品，效果很好！",
        "价格也比较实惠，很值得购买。",
        "使用了很长时间，一直都很稳定。",
        "非常满意，推荐大家购买。",
        "真心感觉不错，比其他产品好多了。"
    ]
}

接下来，我们需要使用jieba库对评价文本进行分词，并使用adaboost算法进行情感分析。这里我们使用scikit-learn库中的CountVectorizer和AdaBoostClassifier进行处理。

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

# 对评价文本进行分词
def tokenize(text):
    return list(jieba.cut(text))

# 构建特征向量
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=tokenize)
X = vectorizer.fit_transform(reviews["产品A"] + reviews["产品B"] + reviews["产品C"])

# 构建标签
y = [1] * len(reviews["产品A"]) + [-1] * len(reviews["产品B"]) + [1] * len(reviews["产品C"])

# 训练adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100)
clf.fit(X, y)

# 对新评价进行情感分析
text = "这个产品非常好，非常满意！"
X_test = vectorizer.transform([text])
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出情感分析结果
if y_pred[0] == 1:
    print("积极")
else:
    print("消极")

最后，我们将情感分析结果可视化，使用matplotlib库绘制柱状图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 统计情感分析结果
positive_count = 0
negative_count = 0
for review in reviews["产品A"] + reviews["产品B"] + reviews["产品C"]:
    X_test = vectorizer.transform([review])
    y_pred = clf.predict(X_test)
    if y_pred[0] == 1:
        positive_count += 1
    else:
        negative_count += 1

# 绘制柱状图
plt.bar(["积极", "消极"], [positive_count, negative_count])
plt.title("产品评价情感分析")
plt.show()

这样，我们就完成了一个简单的用户评价系统，并使用字典、列表、jieba库、adaboost算法和matplotlib库进行了编程。