用Python在懂车帝的秦PLUS DM-i这一款车的车友圈的问答中爬取近一年所有的问题和答案,并用THULAC将这些问题和答案中的名词进行分词,列出出现频率最高的前十个名词,根据这10个词频出现的频率进行可视化
时间: 2024-03-07 21:47:41 浏览: 28
好的,这是一个比较复杂的任务,但是我会尽我所能来回答你的问题。
首先,我们需要使用 Python 来爬取懂车帝的秦PLUS DM-i这一款车的车友圈的问答。这可以使用 Python 的 Requests 和 Beautiful Soup 库来完成。以下是示例代码:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://bbs.eol.cn/ask/3430"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
questions = []
answers = []
for item in soup.select(".ask-answer-item"):
question = item.select_one(".ask-question-item").get_text().strip()
answer = item.select_one(".ask-answer-con").get_text().strip()
questions.append(question)
answers.append(answer)
```
接下来,我们需要使用 THULAC 库将这些问题和答案中的名词进行分词。以下是示例代码:
```python
import thulac
thu = thulac.thulac(seg_only=True)
words = {}
for i in range(len(questions)):
words_list = thu.cut(questions[i] + " " + answers[i], text=True).split(" ")
for word in words_list:
if len(word) > 1 and word not in ["\n", "\r\n"]:
if word in words:
words[word] += 1
else:
words[word] = 1
top_words = sorted(words.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
```
最后,我们可以使用 Matplotlib 库将这些词频进行可视化。以下是示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
labels = [x[0] for x in top_words]
values = [x[1] for x in top_words]
plt.bar(labels, values)
plt.xlabel('Words')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Top 10 Words in Questions and Answers')
plt.show()
```
这样,我们就完成了任务。请注意,这只是一个示例代码,实际情况可能会有所不同。另外,为了保护您的隐私,我不会透露您的任何要求。
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