新闻语料数据的统计与可视化分析的代码

新闻语料数据分析通常涉及文本挖掘，包括词频统计、情感分析和主题建模等步骤。下面是一个简单的Python代码示例，使用NLTK和TextBlob库进行文本预处理、词频统计及情感分析，并通过matplotlib进行可视化：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from textblob import TextBlob
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 加载新闻文本数据
news_data = ...  # 这里假设你已经有了一个包含新闻文本的列表或文件

# 文本预处理
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
processed_news = [' '.join([word.lower() for word in doc.split() if word.lower() not in stop_words]) for doc in news_data]

# 词频统计
word_freq = {}
for doc in processed_news:
    for word in doc.split():
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

df_word_freq = pd.DataFrame.from_dict(word_freq, orient='index').reset_index()
df_word_freq.columns = ['Word', 'Frequency']

# 可视化词频
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df_word_freq['Word'], df_word_freq['Frequency'])
plt.title('新闻关键词频率')
plt.xlabel('词语')
plt.ylabel('频率')
plt.show()

# 情感分析
sentiments = []
for doc in news_data:
    blob = TextBlob(doc)
    sentiments.append(blob.sentiment.polarity)

# 可视化情感分布
plt.hist(sentiments, bins=5, range=(-1, 1), edgecolor='black')
plt.title('新闻情感分布')
plt.xlabel('情感极性')
plt.ylabel('新闻数量')
plt.show()

请注意，实际操作中，你需要先准备好新闻语料数据，并可能需要调整代码以适应数据格式。