用python实现基于本地词典的情感分析，并且生成统计图

好的，我可以帮您回答这个问题。

要实现基于本地词典的情感分析，可以先准备好一个情感词典，其中包含了一些情感词和它们对应的情感极性（如消极、中性、积极等）。可以使用Python中的pandas库来读取并处理这个词典文件。

接下来，可以定义一个函数来对一段文本进行情感分析。具体来说，可以先将文本进行分词，并根据情感词典计算文本中所有情感词的情感值，最后将情感值进行加权平均来得到整段文本的情感极性。

最后，可以使用Python中的matplotlib库来生成统计图，将分析结果可视化，以便更好地理解和展示。

下面是一个简单的Python代码示例，仅供参考：

import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取情感词典
sentiment_dict = pd.read_csv('sentiment_dict.csv')

# 分词函数
def cut_words(text):
    return jieba.lcut(text)

# 情感分析函数
def sentiment_analysis(text):
    words = cut_words(text)
    sentiments = []
    for word in words:
        # 查找情感词典中是否包含该词
        match = sentiment_dict[sentiment_dict['word'] == word]
        if not match.empty:
            # 计算情感值
            sentiment = match['sentiment'].values[0]
            sentiments.append(sentiment)
    # 计算加权平均情感值
    if sentiments:
        sentiment_score = sum(sentiments) / len(sentiments)
        return sentiment_score
    else:
        return 0

# 测试
text = '这部电影真的很棒！'
sentiment_score = sentiment_analysis(text)
print('情感极性：', sentiment_score)

# 生成统计图
sentiments = []
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        score = sentiment_analysis(line.strip())
        sentiments.append(score)
sentiment_counter = Counter(sentiments)
x = ['negative', 'neutral', 'positive']
y = [sentiment_counter[-1], sentiment_counter[0], sentiment_counter[1]]
plt.bar(x, y)
plt.title('Sentiment Analysis Results')
plt.xlabel('Sentiment')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要进行更多的优化和改进。