数据挖掘 全唐诗分析 代码

由于全唐诗分析是一个庞大的课题，所需要的代码也比较多，这里只能给您提供一些代码示例。以下是一些可能用到的Python代码：

1. 文本预处理代码示例：

import re
import jieba

# 定义正则表达式，用于去除标点符号和数字
pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5]|\d')

# 加载停用词表
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().split()

def clean_text(text):
    # 去除标点符号和数字
    text = re.sub(pattern, '', text)
    # 分词
    words = jieba.cut(text)
    # 去除停用词
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    return words

2. TF-IDF算法代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 定义文本列表
corpus = ['唐诗1', '唐诗2', '唐诗3', ...]

# 初始化TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=clean_text)

# 计算TF-IDF权重
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 获取关键词
keywords = vectorizer.get_feature_names()

3. LDA模型代码示例：

from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

# 初始化LDA模型
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5)

# 训练模型
lda.fit(tfidf)

# 获取主题-词分布矩阵
topic_word_matrix = lda.components_

# 获取文档-主题分布矩阵
doc_topic_matrix = lda.transform(tfidf)

4. 可视化代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud().generate(' '.join(keywords))

# 绘制词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

以上只是一些代码示例，具体的实现过程和代码需要根据具体问题而定。总之，利用Python进行全唐诗分析可以帮助我们更深入地了解唐诗的特点和内涵。