python输出基于窗口的中文文本共词矩阵,并构建复杂网络,并进行可视化
时间: 2024-05-14 11:13:40 浏览: 15
很高兴回答你的问题!针对您的需求,可以使用Python中的jieba和networkx库来实现。首先,您需要将中文文本进行分词,然后使用jieba库来计算共词矩阵。接着,您可以使用networkx库来构建复杂网络,并进行可视化。以下是示例代码:
```python
import jieba
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 文本数据
text = '这是一个测试文本,测试文本中包含了一些中文词汇。'
# 分词
seg_list = jieba.cut(text)
# 构建共词矩阵
co_matrix = {}
for word in seg_list:
if word not in co_matrix:
co_matrix[word] = {}
for other_word in seg_list:
if other_word == word:
continue
if other_word not in co_matrix[word]:
co_matrix[word][other_word] = 0
co_matrix[word][other_word] += 1
# 构建复杂网络
G = nx.Graph()
for word, co_words in co_matrix.items():
for co_word, weight in co_words.items():
if weight > 1:
G.add_edge(word, co_word, weight=weight)
# 可视化网络
pos = nx.spring_layout(G)
edge_labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)
plt.show()
```
希望这个示例代码能够帮助您实现您的需求,如果您有任何问题,请随时联系我哦!