Python利用数据集river.json文件可视化实现主题河流图并对所绘制的图形进行分析
时间: 2023-11-28 09:49:58 浏览: 97
processing theme river可视化例子
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要利用数据集river.json文件可视化实现主题河流图,可以使用Python中的Matplotlib库和Seaborn库。以下是一个简单的示例代码:
```python
import json
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 从json文件中读取数据
with open('river.json') as f:
data = json.load(f)
# 将数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 创建一个空的DataFrame,用于存储每个关键词的计数
counts = pd.DataFrame(columns=df.columns)
# 遍历每个关键词,计算每个年份的计数
for keyword in df['keywords'].explode().unique():
year_counts = df[df['keywords'].apply(lambda x: keyword in x)].groupby('year').count().reset_index()
year_counts['keywords'] = keyword
counts = counts.append(year_counts)
# 将计数数据转换为主题河流图需要的格式
counts = counts.pivot(index='year', columns='keywords', values='count').fillna(0)
counts = counts.apply(lambda x: x.cumsum(), axis=1)
# 绘制主题河流图
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.heatmap(counts, cmap='Blues')
plt.xlabel('Keywords')
plt.ylabel('Year')
plt.title('Topic River')
# 对图形进行分析
# 可以通过观察主题河流图,分析哪些关键词在不同年份中出现频率较高,哪些关键词之间存在相似性等等。
```
在这个示例代码中,首先读取了数据集文件river.json中的数据,并将其转换为pandas DataFrame。然后,对于每个关键词,计算了在每个年份的计数,并将结果存储在一个新的DataFrame中。接下来,将计数数据转换为主题河流图需要的格式,并绘制了主题河流图。最后,可以通过观察主题河流图,进行对图形的分析。
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