- 前一段时间就想做简单的可视化文本分析玩，今天就花点时间先对整体班级的QQ群聊天信息做一个简单的分析。
- 打算分两步做，本文是最简单的第一步过程
- 1：分析整个聊天记录的时间分配。并且用matplotlib展示出来。并把整个聊天的关键词做成词云。
- 2：融入snownlp情感分析，分析每个同学的词云分布，每个同学的发言次数情况，以及每个同学文本的情绪走势以及展示。 等等
- 总的来说就是先试试水，然后再做第二个。用到的库有：jieba分词，wordcloud词云，numpy数组，matplotlib可视化，snownlp(第二个)，re正则(很重要)。这些用不到深入的东西，只用到很简单的一小部分，都可以直接 pip install xxx。
- 言归正传，下面说一下我的学习历程：
- 首先，第一步就是导出群聊消息，再qq的资源管理器上选择群可以导出群消息记录成txt文本。
- 要观察聊天记录的规则，了解文本结构。能够解析下列方框标注的内容很重要。
这部分主要的文本格式为：
2018-05-05 15:55:40 2班某某(1315426911) 2018-05-07 13:48:39 2XXX<xxxx@qq.com>
- 下一步就需要正则匹配获取相应的内容。 这个地方的正则匹配规则也很简单，因为格式固定. 但是我要分配各个聊天的时间，那么就要匹配"15:55:40"这段话，可以重写一个正则或者在原来的正则上添加，我选择重写正则，对于正则取值前端时间简单写过取值两个正则表达式为：
pattern=re.compile(r'(\d*)-(\d*)-(\d*) .* .*')#匹配 信息 pattern2=re.compile(r'(\d+):(\d+):\d+')#匹配 15:55:40
- 既然能取到上一步骤人说的话，那么我们在下一步就需要对数据去噪。那些数据会对结果有影响但是我们不需要的，这里大致列了几个（要注意的是文本换行符/n，每行无论是什么都有一个换行符）：
- 空格消息
- 红包
- 表情
- 撤回的消息
- 图片
- @全体成员
- 个别群复读机严重适当处理
- 其他
- 这样每次按行读取，添加对应的次数和文本内容和水群次数。
- 制作聊天时间分布图。使用matplotlib展示坐标的一些坑点已经解决。保存图片到本地。
- 将各个文本合并生成班级主题词云。保存图片到本地。
- 观察词云的词是否有不该出现的词语，分析原因对数据进行二次去噪。我当时就是因为第一次写的正则没有匹配"2018-05-07 13:48:39 2班xxxxxxx@qq.com"导致词云出现一个同学的名字。。后来把正则改了就决绝了。你也可能会遇到特殊情况需要经常@某个人，，你可以自行处理。
代码开箱可用，你需要把你的文件名替换正确的路径，还有要在同级目录下创建img文件夹保存生成的两张图片。各种依赖环境很简单，直接pip install xxx。
附上核心代码：
import re import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ##绘图库 from wordcloud import WordCloud import jieba.analyse string="2018-05-05 15:55:40 2班某某(1315426911)" pattern=re.compile(r'(\d*)-(\d*)-(\d*) .* .*') #匹配 2018-05-05 15:55:40 2班某某(1315426911) 有一个坑点就是2018-05-07 13:48:39 2XXX<xxxx@qq.com>这种格式 pattern2=re.compile(r'(\d+):(\d+):\d+')#匹配 15:55:40 #pattern3=re.compile(r'(\()(.*?)(\))')#匹配 2班某某(1315426911)相关内容 f = open('E:/text.txt', 'r', encoding='utf-8') # 要进行分词处理的文本文件 (统统按照utf8文件去处理，省得麻烦) lines = f.readlines() index=0 def getpicture(y):#matplotlib绘图 x=[] for i in range(0,24): x.append(str(i)+':00-'+str(i+1)+':00') Xi = np.array(x) Yi = np.array(y) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.figure(figsize=(8, 6)) ##指定图像比例： 8：6 plt.subplots_adjust(bottom=0.2) plt.scatter(Xi, Yi, color="red", label="times") plt.xlabel("时间00：00—24：00") plt.ylabel("发言次数/次") plt.xticks(range(0,24),rotation=75,fontsize=10)#设置横坐标显示24次。 plt.yticks(range(0,1000,50)) # plt.legend(loc='lower right') # 绘制图例 # plt.show() plt.savefig("img/hour.png",format='png') plt.close() def getciyun(value): text='' for i in range(0,24): text+=str(value[i]['text']) args=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=80) text=' '.join(args) wc = WordCloud(background_color="white", width=1500, height=1000, min_font_size=40, font_path="simhei.ttf", # max_font_size=300, # 设置字体最大值 random_state=40, # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案 ) # 字体这里有个坑，一定要设这个参数。否则会显示一堆小方框wc.font_path="simhei.ttf" # 黑体 # wc.font_path="simhei.ttf" my_wordcloud = wc.generate(text) plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show() wc.to_file('img/wordcloud.png') def analysebyhour(lines): value=[] y=[] index=0 for i in range(0,24): value.append({}) value[i]['time']=0 value[i]['text']='' for line in lines: if line != "\n" and line.strip() != "\n" and line != None and not line.__contains__("撤回了"): line = line.replace("[表情]", " ").replace("@全体成员", " ").replace("[表情]", " ").\ replace("[QQ红包]我发了一个“专享红包”，请使用新版手机QQ查收红。", "").replace("\n", " ").replace("[图片]",'') if(pattern.search(line)):#匹配到正确的对象 date=pattern.search(line) hour=pattern2.search(line).group(1) #print(date.group(0),hour) value[int(hour)]['time']+=1 index=hour else: print(line) value[int(index)]['text']+=str(line) for i in range(0,24): print('time:',i,'time',value[i]['time']) y.append(value[i]['time']) getpicture(y) getciyun(value) analysebyhour(lines)
然后两张图片就出来了：
- 第一个点状图可以发现我们的聊天时间11：00-12：00突出，17：00-18：00突出，因为这个时间我们没有课程在吃饭或者玩，有时候下午或者晚上或者其他的安排或者考试啥的可能会讨论。而13：00-14：00这个点我们大部分在午休一般没人聊天。但是醒了之后就会一直很活跃?。
- 第二个词云可以看的出我们最近在聊啥，因为我的记录是5月十几才开始，记录不足，准备找一份记录足的做下一个研究。你可能通过词云发现我的其实还有挺大的不足就是QQ小冰没有过滤掉。希望如果读者有兴趣尝试可以处理一下。
通过这些简单的文本分析感觉很有趣，有兴趣等有时间把第二种也做出来，那种可能做起来比较麻烦一些。但是难道还是不大的。这些东西看似高深，其实了解api做起来很简单。
希望一起加油。
