情感分析python代码

当涉及情感分析的Python代码时，有几个常用的库可以使用，例如NLTK（Natural Language Toolkit）和TextBlob。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用TextBlob库进行情感分析：

from textblob import TextBlob

# 定义要分析的文本
text = "这部电影真的很棒！"

# 创建TextBlob对象
blob = TextBlob(text)

# 获取情感极性（范围为[-1, 1]，-1表示负面情绪，1表示正面情绪）
sentiment = blob.sentiment.polarity

# 根据情感极性判断情感倾向
if sentiment > 0:
    sentiment_label = "正面"
elif sentiment < 0:
    sentiment_label = "负面"
else:
    sentiment_label = "中性"

# 打印结果
print("文本：", text)
print("情感极性：", sentiment)
print("情感倾向：", sentiment_label)

这段代码使用TextBlob库中的`TextBlob`类来创建一个文本对象，并使用`sentiment.polarity`属性获取情感极性。根据情感极性的值，我们可以判断情感倾向是正面、负面还是中性。

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情感分析Python代码

以下是使用TextBlob库进行情感分析的Python代码示例：

from textblob import TextBlob

# 定义文本
text = "I love this movie! It's so amazing."

# 创建TextBlob对象
blob = TextBlob(text)

# 获取情感极性
sentiment = blob.sentiment.polarity

# 判断情感极性
if sentiment > 0:
    print("Positive sentiment")
elif sentiment < 0:
    print("Negative sentiment")
else:
    print("Neutral sentiment")

这段代码使用TextBlob库来进行情感分析。首先，我们定义了一个文本变量，然后创建了一个TextBlob对象，该对象可以对文本进行情感分析。通过调用`sentiment.polarity`方法，我们可以获取文本的情感极性，其值在-1到1之间，负数表示负面情感，正数表示正面情感，0表示中性情感。最后，我们根据情感极性的值来判断文本的情感倾向。

文本情感分析Python代码

以下是一个简单的文本情感分析的Python代码示例：

# 读取文本文件
def text():
    f1 = open('E:/工作文件/情感分析案例1/good.txt','r',encoding='utf-8')
    f2 = open('E:/工作文件/情感分析案例1/bad.txt','r',encoding='utf-8')
    line1 = f1.readline()
    line2 = f2.readline()
    str = ''
    while line1:
        str += line1
        line1 = f1.readline()
    while line2:
        str += line2
        line2 = f2.readline()
    f1.close()
    f2.close()
    return str

# 把单个词作为特征
def bag_of_words(words):
    return dict([(word,True) for word in words])

# 执行情感分析
def sentiment_analysis(text):
    words = text.split() # 将文本拆分成单词列表
    features = bag_of_words(words) # 将单词列表转换为特征字典
    # 在这里添加情感分析的代码，根据特征字典判断情感
    # 返回情感结果

# 调用函数进行情感分析
text_data = text()
sentiment_result = sentiment_analysis(text_data)
print(sentiment_result)

请注意，上述代码只是一个示例，其中的情感分析部分需要根据具体的情感分析算法进行实现。在实际应用中，可以使用自然语言处理库（如NLTK、TextBlob等）来进行情感分析。