1.前言

最近在学习python词库的可视化，其中有一个依据共现矩阵制作的可视化，感觉十分炫酷，便以此复刻。

2.项目背景

本人利用爬虫获取各大博客网站的文章，在进行jieba分词，得到每篇文章的关键词，对这些关键词进行共现矩阵的可视化。

3.什么是共现矩阵

比如我们有两句话：

ls = ['我永远喜欢三上悠亚', '三上悠亚又出新作了']

在jieba分词下我们可以得到如下效果：

我们就可以构建一个以关键词的共现矩阵：

['', '我', '永远', '喜欢', '三上', '悠亚', '又', '出', '新作', '了']

['我', 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

['永远', 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

['喜欢' 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

['三上', 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1]

['悠亚', 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

['又', 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1]

['出', 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1]

['新作', 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1]

['了', 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0]]

解释一下，“我永远喜欢三上悠亚”，这一句话中，“我”和“永远”共同出现了一次，在共现矩阵对应的[ i ] [ j ]和[ j ][ i ]上+1，并依次类推。

基于这个原因，我们可以发现，共现矩阵的特点是：

共现矩阵的[0][0]为空。

共现矩阵的第一行第一列是关键词。

对角线全为0。

共现矩阵其实是一个对称矩阵。

当然，在实际的操作中，这些关键词是需要经过清洗的，这样的可视化才干净。

4.共现矩阵的构建思路

每篇文章关键词的二维数组formated_data。

所有关键词的集合set_word。

建立关键词长度+1的矩阵matrix。

赋值矩阵的第一行与第一列为关键词。

设置矩阵对角线为0。

遍历formated_data，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合，共现则+1。

5.共现矩阵的代码实现

```

# coding:utf-8

import numpy as np

import pandas as pd

import jieba.analyse

import os

# 获取关键词

def Get_file_keywords(dir):

data_array = [] # 每篇文章关键词的二维数组

set_word = [] # 所有关键词的集合

try:

fo = open('dic_test.txt', 'w+', encoding='UTF-8')

# keywords = fo.read()

for home, dirs, files in os.walk(dir): # 遍历文件夹下的每篇文章

for filename in files:

fullname = os.path.join(home, filename)

f = open(fullname, 'r', encoding='UTF-8')

sentence = f.read()

words = " ".join(jieba.analyse.extract_tags(sentence=sentence, topK=30, withWeight=False,

allowPOS=('n'))) # TF-IDF分词

words = words.split(' ')

data_array.append(words)

for word in words:

if word not in set_word:

set_word.append(word)

set_word = list(set(set_word)) # 所有关键词的集合

return data_array, set_word

except Exception as reason:

print('出现错误：', reason)

return data_array, set_word

# 初始化矩阵

def build_matirx(set_word):

edge = len(set_word) + 1 # 建立矩阵，矩阵的高度和宽度为关键词集合的长度+1

'''matrix = np.zeros((edge, edge), dtype=str)''' # 另一种初始化方法

matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)] # 初始化矩阵

matrix[0][1:] = np.array(set_word)

matrix = list(map(list, zip(*matrix)))

matrix[0][1:] = np.array(set_word) # 赋值矩阵的第一行与第一列

return matrix

# 计算各个关键词的共现次数

def count_matrix(matrix, formated_data):

for row in range(1, len(matrix)):

# 遍历矩阵第一行，跳过下标为0的元素

for col in range(1, len(matrix)):

# 遍历矩阵第一列，跳过下标为0的元素

# 实际上就是为了跳过matrix中下标为[0][0]的元素，因为[0][0]为空，不为关键词

if matrix[0][row] == matrix[col][0]:

# 如果取出的行关键词和取出的列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0

matrix[col][row] = str(0)

else:

counter = 0 # 初始化计数器

for ech in formated_data:

# 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合，

# 再放到每条原始数据中查询

if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech:

counter += 1

else:

continue

matrix[col][row] = str(counter)

return matrix

def main():

formated_data, set_word = Get_file_keywords(r'D:\untitled\test')

print(set_word)

print(formated_data)

matrix = build_matirx(set_word)

matrix = count_matrix(matrix, formated_data)

data1 = pd.DataFrame(matrix)

data1.to_csv('data.csv', index=0, columns=None, encoding='utf_8_sig')

main()

```