import os import re import jieba import csv

这是一段 Python 代码，它导入了 os、re、jieba 和 csv 这四个 Python 模块。这些模块提供了不同的功能，例如：

- os 模块提供了访问操作系统功能的方法，例如文件操作、进程管理等。
- re 模块提供了正则表达式的支持，可以用于字符串匹配和替换。
- jieba 模块是一个中文分词库，可以将中文文本分成词语。
- csv 模块提供了读写 CSV 文件的功能。

相关问题

import requests import random from matplotlib import pyplot as plt from selenium import webdriver import time import pandas import csv import jieba import csv import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans中库函数的作用

让我逐个解释一下代码中导入的库的作用：

1. `requests`：用于发送HTTP请求，从网络上获取数据。
2. `random`：用于生成随机数。
3. `matplotlib.pyplot`：用于数据可视化，绘制图形。
4. `selenium.webdriver`：用于模拟浏览器行为，实现自动化测试和爬取动态网页数据。
5. `time`：提供时间相关的函数，用于暂停或延时程序执行。
6. `pandas`：用于数据处理和分析，提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。
7. `csv`：用于读取和写入CSV文件。
8. `jieba`：中文分词库，用于将中文文本进行分词处理。
9. `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`：文本特征提取工具，用于将文本转换为TF-IDF特征向量。
10. `sklearn.cluster.KMeans`：K-means聚类算法实现，用于对数据进行聚类。

这些库提供了各种功能和工具，使得代码能够更方便地进行网络请求、数据处理、文本处理、数据可视化和聚类等操作。

#加载模块 import csv import os import re import jieba import pandas as pd #设置读取情感词典的函数 def read_dict(file): my_dict=open(file).read() wordlist=re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',my_dict) return wordlist positive=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/positive.txt') negative=read_dict('C:/Users/xiaomei/Desktop/reports/negative.txt') #读取csv文件,并进行处理 results={} with open('C:/Users/xiaomei/Desktop/report.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader=csv.reader(f) for row in reader: text=row[2] text=re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]+',' ',text) words=jieba.cut(text) #自定义情感分析函数 def senti_count(text): wordlist1=jieba.lcut(text) wordlist1=[w for w in wordlist1 if len(w)>1] positive_count=0 for positive_word in positive: positive_count=positive_count+wordlist1.count(positive_word) negative_count=0 for negative_word in negative: negative_count=negative_count+wordlist1.count(negative_word) return {'word_num':len(wordlist1),'positive_num':positive_count,'negative_num':negative_count} #生成保存路径 csvf=open('C:/Users/xiaomei/Desktop/情感分析.csv','w',encoding = 'gbk',newline = '') writer=csv.writer(csvf) writer.writerow(('公司名称','年份','总词汇数','正面情感词汇数','负面情感词汇数')) senti_score=senti_count(text) word_num = senti_score['word_num'] positive_num = senti_score['positive_num'] negative_num = senti_score['negative_num'] writer.writerow((company,year,word_num,positive_num,negative_num)) csvf.close()

这段代码是一个简单的情感分析脚本，读取指定路径下的CSV文件，提取每行的文本内容，进行中文分词，再统计文本中正面和负面情感词汇的数量，并将结果保存到新的CSV文件中。

其中，使用了jieba库进行中文分词，使用了正则表达式对文本进行预处理，过滤掉非中文字符。read_dict函数用于读取情感词典文件，返回情感词汇列表。senti_count函数用于计算文本中的正面和负面情感词汇数量，返回一个字典类型的结果。在主函数中，使用csv.reader逐行读取CSV文件，对每行文本调用senti_count函数计算情感得分，并将结果写入新的CSV文件中。

需要注意的是，在写入CSV文件时，应该使用正确的编码格式，如GBK或UTF-8，避免出现乱码。同时，为了避免文件写入错误，应该在写入完毕后关闭文件句柄。