python 共现矩阵的实现代码

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python共现矩阵实现

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。

项目配景

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。

什么是共现矩阵

好比我们有两句话：

1. ls = ['我永远喜欢三上悠亚', '三上悠亚又出新作了']

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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：

1. ['',    '我', '永远', '喜欢', '三上', '悠亚', '又', '出', '新作', '了']
   
2. ['我',    0,      1,     1,     1,    1,    0,    0,      0,     0]
   
3. ['永远',  1,      0,     1,      1,    1,    0,    0,     0,     0]
   
4. ['喜欢'   1,      1,     0,      1,    1,    0,    0,     0,     0]
   
5. ['三上',  1,      1,     1,      0,    1,    1,    1,     1,     1]
   
6. ['悠亚',  1,      1,     1,      1,    0,    1,    1,     1,     1]
   
7. ['又',    0,      0,     0,      1,    1,    0,    1,     1,     1]
   
8. ['出',    0,      0,     0,      1,    1,    1,    0,     1,     1]
   
9. ['新作',  0,      0,     0,      1,    1,    1,    1,     0,     1]
   
10. ['了',    0,      0,     0,      1,    1,    1,    1,     1,     0]]

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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，在实际的利用中，这些关键词是需要经过清洗的，这样的可视化本领净。

共现矩阵的构建思路

• 每篇文章关键词的二维数组data_array。
  
• 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。
  

共现矩阵的代码实现

1. # coding:utf-8
   
2. import numpy as np
   
3. import pandas as pd
   
4. import jieba.analyse
   
5. import os
   
6. # 获取关键词
   
7. def Get_file_keywords(dir):
   
8.     data_array = []  # 每篇文章关键词的二维数组
   
9.     set_word = []  # 所有关键词的集合
   
10.     try:
    
11.         fo = open('dic_test.txt', 'w+', encoding='UTF-8')
    
12.         # keywords = fo.read()
    
13.         for home, dirs, files in os.walk(dir):  # 遍历文件夹下的每篇文章
    
14.             for filename in files:
    
15.                 fullname = os.path.join(home, filename)
    
16.                 f = open(fullname, 'r', encoding='UTF-8')
    
17.                 sentence = f.read()
    
18.                 words = " ".join(jieba.analyse.extract_tags(sentence=sentence, topK=30, withWeight=False,
    
19.                                                             allowPOS=('n')))  # TF-IDF分词
    
20.                 words = words.split(' ')
    
21.                 data_array.append(words)
    
22.                 for word in words:
    
23.                     if word not in set_word:
    
24.                         set_word.append(word)
    
25.         set_word = list(set(set_word))  # 所有关键词的集合
    
26.         return data_array, set_word
    
27.     except Exception as reason:
    
28.         print('出现错误：', reason)
    
29.         return data_array, set_word
    
30. # 初始化矩阵
    
31. def build_matirx(set_word):
    
32.     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
    
33.     '''matrix = np.zeros((edge, edge), dtype=str)'''  # 另一种初始化方法
    
34.     matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)]  # 初始化矩阵
    
35.     matrix[0][1:] = np.array(set_word)
    
36.     matrix = list(map(list, zip(*matrix)))
    
37.     matrix[0][1:] = np.array(set_word)  # 赋值矩阵的第一行与第一列
    
38.     return matrix
    
39. # 计算各个关键词的共现次数
    
40. def count_matrix(matrix, formated_data):
    
41.     for row in range(1, len(matrix)):
    
42.         # 遍历矩阵第一行，跳过下标为0的元素
    
43.         for col in range(1, len(matrix)):
    
44.             # 遍历矩阵第一列，跳过下标为0的元素
    
45.             # 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
    
46.             if matrix[0][row] == matrix[col][0]:
    
47.                 # 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
    
48.                 matrix[col][row] = str(0)
    
49.             else:
    
50.                 counter = 0  # 初始化计数器
    
51.                 for ech in formated_data:
    
52.                     # 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，
    
53.                     # 再放到每条原始数据中查询
    
54.                     if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech:
    
55.                         counter += 1
    
56.                     else:
    
57.                         continue
    
58.                 matrix[col][row] = str(counter)
    
59.     return matrix
    
60. def main():
    
61.     formated_data, set_word = Get_file_keywords(r'D:\untitled\test')
    
62.     print(set_word)
    
63.     print(formated_data)
    
64.     matrix = build_matirx(set_word)
    
65.     matrix = count_matrix(matrix, formated_data)
    
66.     data1 = pd.DataFrame(matrix)
    
67.     data1.to_csv('data.csv', index=0, columns=None, encoding='utf_8_sig')
    
68. main()

复制代码

共现矩阵(共词矩阵)计算


共现矩阵(共词矩阵)

统计文本中两两词组之间共同出现的次数，以此来描述词组间的亲密度
code(我这里求的对角线元素为该字段在文本中出现的总次数)：

1. import pandas as pd
   
2. def gx_matrix(vol_li):
   
3.     # 整合一下，输入是df列，输出直接是矩阵
   
4.     names = locals()
   
5.     all_col0 = []   # 用来后续求所有字段的集合
   
6.     for row in vol_li:
   
7.         all_col0 += row
   
8.             for each in row:  # 对每行的元素进行处理，存在该字段字典的话，再进行后续判断，否则创造该字段字典
   
9.                 try:
   
10.                     for each1 in row:  # 对已存在字典，循环该行每个元素，存在则在已有次数上加一，第一次出现创建键值对“字段：1”
    
11.                         try:
    
12.                             names['dic_' + each][each1] = names['dic_' + each][each1] + 1  # 尝试，一起出现过的话，直接加1
    
13.                         except:
    
14.                             names['dic_' + each][each1] = 1  # 没有的话，第一次加1
    
15.                 except:
    
16.                     names['dic_' + each] = dict.fromkeys(row, 1)  # 字段首次出现，创造字典
    
17.     # 根据生成的计数字典生成矩阵
    
18.     all_col = list(set(all_col0))   # 所有的字段（所有动物的集合）
    
19.     all_col.sort(reverse=False)  # 给定词汇列表排序排序，为了和生成空矩阵的横向列名一致
    
20.     df_final0 = pd.DataFrame(columns=all_col)  # 生成空矩阵
    
21.     for each in all_col:  # 空矩阵中每列，存在给字段字典，转为一列存入矩阵，否则先创造全为零的字典，再填充进矩阵
    
22.         try:
    
23.             temp = pd.DataFrame(names['dic_' + each], index=[each])
    
24.         except:
    
25.             names['dic_' + each] = dict.fromkeys(all_col, 0)
    
26.             temp = pd.DataFrame(names['dic_' + each], index=[each])
    
27.         df_final0 = pd.concat([df_final0, temp])  # 拼接
    
28.     df_final = df_final0.fillna(0)
    
29.     return df_final
    
30. if __name__ == '__main__':
    
31.     temp1 = ['狗', '狮子', '孔雀', '猪']
    
32.     temp2 = ['大象', '狮子', '老虎', '猪']
    
33.     temp3 = ['大象', '北极熊', '老虎', '猪']
    
34.     temp4 = ['大象', '狗', '老虎', '小鸡']
    
35.     temp5 = ['狐狸', '狮子', '老虎', '猪']
    
36.     temp_all = [temp2, temp1, temp3, temp4, temp5]
    
37.     vol_li = pd.Series(temp_all)
    
38.     df_matrix = gx_matrix(vol_li)
    
39.     print(df_matrix)

复制代码

输入是整成这个样子的series

求出每个字段与各字段的出现次数的字典

最后转为df

增补一点

这里如果用大象所在列，除以大象出现的次数，比值高的，表明两者一起出现的次数多，如果这列比值中，有两个元素a和b的比值均大于0.8(也不一定是0.8啦)，就是均比力高，则说明a和b和大象三个一起出现的次数多！！！
即可以求出文本中经常一起出现的词组搭配，好比这里的第二列，大象一共出现3次，与老虎出现3次，与猪出现2次，则可以推导出大象，老虎，猪一起出现的概率较高。
也可以把出现总次数拎出来，放在最后一列，则代码为：

1. # 计算每个字段的出现次数，并列为最后一行
   
2.     df_final['all_times'] = ''
   
3.     for each in df_final0.columns:
   
4.         df_final['all_times'].loc[each] = df_final0.loc[each, each]

复制代码

放在上述代码df_final = df_final0.fillna(0)的后面即可
结果为

我第一次放代码上来的时候中间有一块缩进错了，感谢提出问题的同学的提醒，现在是更正过的代码！！！
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持趣UU。

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