python 词云图如何将字设置成正向

要将词云图中的字设置为正向，你可以使用 Python 中的词云库 wordcloud。在使用该库时，可以通过设置参数 `rotate_step` 将字体旋转角度设置为0，这样就可以使得字体始终朝向正向。

具体的实现代码如下：

from wordcloud import WordCloud

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(background_color="white", width=800, height=600, margin=2, rotate_step=0).generate(text)

# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

其中，`rotate_step` 参数可以控制字体旋转的角度。如果设置为0，则表示不旋转字体，正向显示。

相关问题

根据提供的data.csv 附件(comment、star），用python语言对外卖评论进行分类，2分类，正向负向，两种方式：sklearn调用以及自己编写模型类。根据分类结果，分别画出正向词云图，负向词云图

好的，我会尽力回答你的问题。首先需要说明的是，我们需要在进行分类前对评论数据进行预处理，包括去除停用词、分词、词性标注等。这里我将使用Python中的nltk库进行预处理。

首先，我们需要安装nltk库，可以通过以下命令进行安装：

!pip install nltk

安装完成后，我们可以通过以下代码对评论数据进行预处理：

import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

# 下载停用词
nltk.download('stopwords')

# 下载punkt
nltk.download('punkt')

# 下载wordnet
nltk.download('wordnet')

# 读取评论数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 初始化词性还原器
wordnet_lemmatizer = WordNetLemmatizer()

# 定义预处理函数
def preprocess(text):
    # 分词
    words = word_tokenize(text.lower())

    # 去除停用词
    words = [word for word in words if word not in stop_words]

    # 词性还原
    words = [wordnet_lemmatizer.lemmatize(word, pos='v') for word in words]

    # 返回预处理后的评论
    return " ".join(words)

# 对评论进行预处理
data['comment'] = data['comment'].apply(preprocess)

接下来，我们可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer对评论进行特征提取，并使用LogisticRegression进行分类。具体代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report

# 定义特征提取器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 提取特征
X = vectorizer.fit_transform(data['comment'])

# 定义标签
y = data['star'].apply(lambda x: 1 if x > 3 else 0)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:train_size], X[train_size:], y[:train_size], y[train_size:]

# 定义分类器
clf = LogisticRegression()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

除了使用sklearn库外，我们也可以自己编写模型类进行分类。这里我将使用PyTorch框架来编写模型类。具体代码如下：

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from sklearn.metrics import classification_report

# 定义评论数据集类
class CommentDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, vectorizer):
        self.data = data
        self.vectorizer = vectorizer

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, index):
        comment = self.data.iloc[index]['comment']
        star = self.data.iloc[index]['star']
        features = self.vectorizer.transform([comment]).toarray().squeeze()
        label = 1 if star > 3 else 0
        return torch.Tensor(features), torch.Tensor([label])

# 定义分类模型类
class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 2)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义特征提取器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 定义评论数据集
dataset = CommentDataset(data, vectorizer)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, len(dataset) - train_size])
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 初始化分类器
classifier = Classifier(input_size=train_dataset[0][0].shape[0])

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练分类器
for epoch in range(10):
    for features, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = classifier(features)
        loss = criterion(outputs, labels.long())
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 在测试集上进行评估
    y_true = []
    y_pred = []
    with torch.no_grad():
        for features, labels in test_loader:
            outputs = classifier(features)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            y_true.extend(labels.numpy())
            y_pred.extend(predicted.numpy())
    print(classification_report(y_true, y_pred))

接下来，我们可以根据分类结果，分别画出正向词云图和负向词云图。具体代码如下：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image

# 定义正向评论和负向评论
positive_comments = data[data['star'] > 3]['comment']
negative_comments = data[data['star'] <= 3]['comment']

# 定义正向词云图
positive_text = " ".join(positive_comments)
mask = np.array(Image.open('positive.png'))
wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask)
wc.generate(positive_text)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

# 定义负向词云图
negative_text = " ".join(negative_comments)
mask = np.array(Image.open('negative.png'))
wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask)
wc.generate(negative_text)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

这里需要注意的是，我们需要准备好正向词云图和负向词云图的模板图片（例如positive.png和negative.png），用于生成相应形状的词云图。

根据提供的data.csv附件，对外卖评论进行分类，2分类，正向负向，两种方式：sklearn调用以及自己编写模型类。根据分类结果，分别画出正向词云图，负向词云图

好的，那我先来介绍一下使用sklearn进行文本分类的步骤：

1. 提取文本特征，可以使用词袋（Bag of Words）模型或者TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型
2. 划分训练集和测试集
3. 选择分类器，可以使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）等
4. 训练模型，使用训练集进行训练
5. 预测测试集，评估模型性能
6. 使用模型进行预测

下面是使用sklearn进行文本分类的代码实现，包括提取文本特征、划分训练集和测试集、选择分类器、训练模型、预测测试集和评估模型性能：

# 导入相关库
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分词
data['cut_comment'] = data['comment'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 提取文本特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['cut_comment'].values)
y = data['label'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 选择分类器
clf = MultinomialNB()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型性能
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

# 使用模型进行预测
comment = '这家店的菜很好吃，服务也很好，下次还会来'
cut_comment = ' '.join(jieba.cut(comment))
X_new = vectorizer.transform([cut_comment])
y_new = clf.predict(X_new)
print('预测结果:', y_new[0])

# 生成正向词云图
pos_words = ' '.join(data[data['label'] == 1]['cut_comment'])
pos_wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='simhei.ttf').generate(pos_words)
plt.imshow(pos_wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

# 生成负向词云图
neg_words = ' '.join(data[data['label'] == 0]['cut_comment'])
neg_wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='simhei.ttf').generate(neg_words)
plt.imshow(neg_wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

上述代码中，我们使用了sklearn库中的TfidfVectorizer类对文本进行特征提取，使用了MultinomialNB类作为分类器，使用了train_test_split函数划分训练集和测试集，使用了accuracy_score函数评估模型的性能，使用了WordCloud库生成词云图。

如果您要使用自己编写模型类的方式进行文本分类，可以参考以下代码：

# 导入相关库
import pandas as pd
import jieba
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义朴素贝叶斯模型类
class NaiveBayes:
    def __init__(self):
        self.total = None  # 所有单词的总数
        self.pos_total = None  # 正向评论的总数
        self.neg_total = None  # 负向评论的总数
        self.pos_dict = None  # 正向评论中每个单词出现的次数
        self.neg_dict = None  # 负向评论中每个单词出现的次数
        self.pos_prob = None  # 正向概率
        self.neg_prob = None  # 负向概率

    # 训练模型
    def train(self, X_train, y_train):
        self.total = 0
        self.pos_total = 0
        self.neg_total = 0
        self.pos_dict = {}
        self.neg_dict = {}

        # 统计正向评论和负向评论中每个单词出现的次数
        for i in range(X_train.shape[0]):
            words = X_train[i].split()
            label = y_train[i]
            self.total += len(words)
            if label == 1:
                self.pos_total += len(words)
                for word in words:
                    if word not in self.pos_dict:
                        self.pos_dict[word] = 1
                    else:
                        self.pos_dict[word] += 1
            else:
                self.neg_total += len(words)
                for word in words:
                    if word not in self.neg_dict:
                        self.neg_dict[word] = 1
                    else:
                        self.neg_dict[word] += 1

        # 计算正向概率和负向概率
        self.pos_prob = self.pos_total / self.total
        self.neg_prob = self.neg_total / self.total

    # 预测测试集
    def predict(self, X_test):
        y_pred = []
        for i in range(X_test.shape[0]):
            words = X_test[i].split()
            pos_score = np.log(self.pos_prob)
            neg_score = np.log(self.neg_prob)
            for word in words:
                if word in self.pos_dict:
                    pos_score += np.log((self.pos_dict[word] + 1) / (self.pos_total + len(self.pos_dict)))
                else:
                    pos_score += np.log(1 / (self.pos_total + len(self.pos_dict)))
                if word in self.neg_dict:
                    neg_score += np.log((self.neg_dict[word] + 1) / (self.neg_total + len(self.neg_dict)))
                else:
                    neg_score += np.log(1 / (self.neg_total + len(self.neg_dict)))
            if pos_score > neg_score:
                y_pred.append(1)
            else:
                y_pred.append(0)
        return y_pred

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分词
data['cut_comment'] = data['comment'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['cut_comment'].values, data['label'].values, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = NaiveBayes()
clf.train(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型性能
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

# 使用模型进行预测
comment = '这家店的菜很好吃，服务也很好，下次还会来'
cut_comment = ' '.join(jieba.cut(comment))
X_new = np.array([cut_comment])
y_new = clf.predict(X_new)
print('预测结果:', y_new[0])

# 生成正向词云图
pos_words = ' '.join(data[data['label'] == 1]['cut_comment'])
pos_wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='simhei.ttf').generate(pos_words)
plt.imshow(pos_wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

# 生成负向词云图
neg_words = ' '.join(data[data['label'] == 0]['cut_comment'])
neg_wordcloud = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, font_path='simhei.ttf').generate(neg_words)
plt.imshow(neg_wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

上述代码中，我们定义了一个NaiveBayes类来实现朴素贝叶斯模型，使用了train函数训练模型，使用了predict函数预测测试集，使用了accuracy_score函数评估模型的性能，使用了WordCloud库生成词云图。

以上是使用sklearn调用和自己编写模型类的方式进行文本分类，并生成正向词云图和负向词云图的代码实现。