python实现文档散可视化

在Python中，文档字符串通常用于提供函数、类或模块的描述，而文档散射可视化（Docstring Scatterplot）是一种将这些文档字符串的内容以图形化的方式展现出来，帮助理解代码文档之间的关联性和复杂度。这种方法可以使用一些第三方库如`matplotlib`结合文本处理技术来实现。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **获取文档字符串**：首先，你需要获取每个函数、类或模块的docstrings。这通常是通过`inspect`模块完成的，它允许访问和解析源代码中的元数据。

import inspect

def get_docstrings(obj):
    return inspect.getdoc(obj)

2. **预处理文本**：对docstrings进行清洗，例如移除无用字符、停用词（如常见的“这个”、“那个”等），并可能进行分词处理，以便后续分析。

3. **构建词汇表**：统计每个docstring中出现的单词频率，并创建一个词汇表。

4. **计算相似度或距离**：使用如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）或余弦相似度等方法来衡量docstrings之间的内容相似性。

5. **绘制散点图**：利用`matplotlib`库，把docstrings映射到二维空间上，相似的docstrings会聚集在一起形成簇。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(doc_vectors)

plt.scatter(*similarity_matrix.nonzero())
plt.title('Docstring Similarity Scatterplot')
plt.show()