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

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：

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。