keyword_frequencies = { '服务': 1922, '使用': 1620, '用户': 1523, '平台': 1245, '权利': 1005, '限于': 758, '知识产权': 660, '授权': 646, '投诉': 611, '第三方': 570, '不得': 568, '传播': 562, '同意': 551, '数据': 455, '有权': 453, '承担': 402, '侵权': 368}我有一份这样的数据,怎么生成共现图呢
时间: 2023-09-24 09:03:15 浏览: 34
可以使用 Python 中的 networkx 库和 matplotlib 库来画共现图。具体步骤如下:
1. 安装需要的库:
```python
pip install networkx matplotlib
```
2. 构建共现网络:
```python
import networkx as nx
# 构建空的无向图
G = nx.Graph()
# 添加节点和边
for keyword, freq in keyword_frequencies.items():
G.add_node(keyword, frequency=freq)
for other_keyword, other_freq in keyword_frequencies.items():
if keyword != other_keyword:
weight = freq + other_freq
G.add_edge(keyword, other_keyword, weight=weight)
```
3. 绘制共现图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置节点大小
node_size = [d['frequency'] for n, d in G.nodes(data=True)]
# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G, k=0.3)
nx.draw_networkx(G, pos, node_size=node_size, with_labels=True, font_size=10, font_family='Source Han Sans CN')
# 添加标签
labels = {n: n + ' ({})'.format(d['frequency']) for n, d in G.nodes(data=True)}
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=10, font_family='Source Han Sans CN')
# 设置边的宽度
edge_width = [d['weight'] / 500 for (u, v, d) in G.edges(data=True)]
# 绘制边
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=edge_width, alpha=0.5)
# 显示图形
plt.axis('off')
plt.show()
```
这样就可以生成一个共现图了,节点的大小表示关键词出现的频率,边的宽度表示两个关键词的共现次数。你可以根据自己的需求修改节点和边的样式。