数据可视化——词云图

本文目的：将爬取的评论数据进行分词，然后使用词云图进行可视化操作。

使用到的工具：结巴中文分词、Wordcloud库

        首先介绍一下两个工具，其中结巴中文分词是一个专门将中文句子进行分词的第三方库，当然还有其他的中文分词平台，使用比较多的是结巴中文分词。具体使用以及介绍详看平台的GitHub（https://github.com/fxsjy/jieba/）。目前英语分词比较方便，因为英语每一个单词本身都是有空格隔开的，但中文每个词没有隔开（每个句子有符号隔开），这就给中文分词带来很大的不便之处。相信未来会得到解决，对此感兴趣的可以尝试深挖这个行业。分词之后会带来一些无效的词汇，为了得到更加有效的分词结果，需要将无效的词汇删减，以便更有效的展示出结果。这里就带来了另一个问题，就是使用怎样的停用词汇。目前有“中文停用词汇”、“哈工大停用词汇”、“百度停用词汇”、“四川大学停用词汇”。这几种都是可以直接拿来使用的，但要是追求更好的结果可以自行设定一些停用词汇。本文将使用中文停用词汇。#中文停用词表#中文分词#-数据挖掘文档类资源-CSDN下载中文分词常见的停用词表更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/Tobe_01/84423742

        词云图可视化结果，词云图可视化结果相对平常的绘图显得更加酷炫一些，网上也有很多的平台可以进行绘制词云图，本文使用的是Wordcloud来绘制词云图。

（官方网站：WordCloud for Python documentation — wordcloud 1.8.1 documentation）

        本身两个库的使用都比较简单，下面直接上代码，代码中有详细步骤解释。生成的词云图的形状是可以根据自己喜好来设定的，只需要添加图片，并设置成背景即可（如下面注释掉的几行代码所示）。为了简便，就不添加背景图片了。

import wordcloud # 分词
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS # 词云，颜色生成器，停止词
from PIL import Image # 处理图片
import pandas as pd
import numpy as np


def get_ciyun(data,n):
    """
    绘制词云图的函数：data表示评论数据，n表示哪一天的日期。
    其中函数会先创建一个TXT文件来保存评论数据，然后使用结巴进行分词，最后使用Wordcloud进行绘制词云图并保存。
    """
    # 保存评论数据
    for ele in data:
        with open("3月{}号.txt".format(n),mode="a") as f:
            f.write(ele.split("[")[0])
        
    # 使用结巴进行分词
    with open('3月{}号.txt'.format(n),'r',encoding='gbk') as f:  #打开新的文本转码为gbk
            textfile = f.read()  #读取文本内容
    seg_list = jieba.cut(textfile, cut_all=False)
    space_list = ' '.join(seg_list) #空格链接词语
    # backgroud = np.array(Image.open('LME.jpg'))  # 添加想要的背景图片

    # 制定停用词表
    stop_words = set()
    content = [line.strip() for line in open('中文停用词表.txt',mode="r",encoding='utf-8').readlines()]
    stop_words.update(content)
    
    # 绘制词云图
    # backgroud = np.array(Image.open('LME.jpg'))
    wc = WordCloud(width=400, height=600,background_color='white',mode='RGB', max_words=500,
                   font_path='‪C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF',   # 字体路径，可以根据电脑字体路径进行更改
                   max_font_size=150,
                   relative_scaling=0.6,  # 设置字体大小与词频的关联程度为0.4
                   random_state=50,
                   scale=3,  # 设置字体清晰度，越大表示越清晰
                   stopwords=stop_words  # 设置停用词表
                  ).generate(space_list)
    # image_color = ImageColorGenerator(backgroud)   #设置生成词云的颜色，如去掉这两行则字体为默认颜色
    # wc.recolor(color_func = image_color)

    plt.imshow(wc) #显示词云
    plt.axis('off') #关闭x,y轴
    plt.show()#显示
    wc.to_file('3月{}号_ciyun.jpg'.format(n)) #保存词云图


# 调用函数，会输出并且保存词云图.
get_ciyun(data,n)

        本文绘制词云图使用的数据来源于国内财经网页的股吧评论，通过爬虫获得。下面的词云图展示的是3月7号当天的所有评论数据。可以发现最显眼的有“沪镍”、“ni2204”、“镍”等，因为爬取的股吧正是沪镍吧下面的评论数据，所以此类相关的词汇比较多。

        此次事件缘由是因为国内一家民企青山集团经营所需，正常持有20万吨的空头期货（作为套期保值），但由于俄乌战争，使得俄方的镍被移出伦敦交易所，无法进入欧洲市场，导致镍的供应不足，镍价因此暴涨（两个交易日涨了248%,见下面走势图），当然也存在多头方从中作怪的可能。如果到期青山集团无法交出这么多镍的现货就只能以高价进行平仓，这必然会导致很大的损失。这是经典的“多逼空”案例。

        从词云图中可以看到“沪镍”、“空头”、“ni2204”、“涨停”等字眼比较突出，这些字眼也正是整个事件最突出的部分，其中“沪镍”表示此次的交易场所为上海期货交易所的镍产品，而“ni2204”则是镍产品的交易代码。“空头”正是此次事件的核心，就是青山集团持有的空头期货，“涨停”反应则是镍价的走势。对比于文本类的数据，词云图在突出展示信息重要性方面还是存在优势的，一方面，可以更加简洁清晰的展示结果，另一方面能够突出数据的关键词，有利于更快速的定位事件的核心。除此之外，本文展示的只是3月7号当天的数据，从词云图中也可以看到一些“明天”的字眼，由于7号当天青山集团对此事件并没有做出回应，所以人们很关心明天，或者接下来青山集团会怎么应对此次的“多逼空”。

ni2204走势图

3月7号评论词云图