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小編給大家分享一下python中微信好友特征數(shù)據(jù)分析及可視化的示例分析,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
一、背景及研究現(xiàn)狀
在我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過(guò)程中,PC互聯(lián)網(wǎng)已日趨飽和,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)卻呈現(xiàn)井噴式發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示,截止2013年底,中國(guó)手機(jī)網(wǎng)民超過(guò)5億,占比達(dá)81%。伴隨著移動(dòng)終端價(jià)格的下降及wifi的廣泛鋪設(shè),移動(dòng)網(wǎng)民呈現(xiàn)爆發(fā)趨勢(shì)。
微信已經(jīng)成為連接線上與線下、虛擬與現(xiàn)實(shí)、消費(fèi)與產(chǎn)業(yè)的重要工具,它提高了O2O類營(yíng)銷用戶的轉(zhuǎn)化率。過(guò)去開發(fā)軟件,程序員常要考慮不同開發(fā)環(huán)境的語(yǔ)言、設(shè)備的適配性和成本?,F(xiàn)在,開發(fā)者可以在一個(gè)“類操作底層”去開發(fā)應(yīng)用,打破了過(guò)去受限的開發(fā)環(huán)境。
二、研究意義及目的
隨著寬帶無(wú)線接入技術(shù)和移動(dòng)終端技術(shù)的飛速發(fā)展,人們迫切希望能夠隨時(shí)隨地乃至在移動(dòng)過(guò)程中都能方便地從互聯(lián)網(wǎng)獲取信息和服務(wù),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)運(yùn)而生并迅猛發(fā)展。然而,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在移動(dòng)終端、接入網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、安全與隱私保護(hù)等方面還面臨著一系列的挑戰(zhàn)。其基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)的研究,對(duì)于國(guó)家信息產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
三、研究?jī)?nèi)容及數(shù)據(jù)獲取
普通用戶使用手機(jī)掃描二維碼并在手機(jī)上確認(rèn)后,wxpy自動(dòng)從用戶的網(wǎng)頁(yè)版微信獲取好友列表,包括好友昵稱、所在地區(qū)、個(gè)性簽名、性別等信息。
四、python程序設(shè)計(jì)
#微信好友特征數(shù)據(jù)分析及可視化 # 1.導(dǎo)包操作 from wxpy import * import re import jieba import numpy as np from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import pandas as pd mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 2.登錄操作 bot = Bot() # 列舉登錄賬號(hào)的所有好友 all_friends = bot.friends() print(all_friends) # 獲取登錄賬號(hào)所關(guān)注的所有的公眾號(hào) all_maps = bot.mps() print("所有好友列表", all_maps) # 獲取當(dāng)前登錄賬號(hào)的群聊列表 all_groups = bot.groups() print("所有群聊列表", all_groups) # 根據(jù)好友的備注名稱搜索好友 #myfriend = bot.friends().search('許寬')[0] #print("搜索好友:", myfriend) # 搜索好友并發(fā)送信息 # bot.friends().search('許寬')[0].send('你好呀') # 向文件傳輸助手發(fā)送信息 bot.file_helper.send("hello") # 3.顯示男女比例 sex_dict = {'male': 0, 'female': 0, "no_set": 0} for friend in all_friends: print(friend, friend.sex) if friend.sex == 1: sex_dict['male'] += 1 elif friend.sex == 2: sex_dict['female'] += 1 elif friend.sex == 0: sex_dict['no_set'] += 1 print(sex_dict) # 4使用matplotlib可視化 slices = [sex_dict["male"], sex_dict["female"], sex_dict["no_set"]] activities = ["male", "female", "no_set"] cols = ["r", "m", "g"] # startangle:開始繪圖的角度,逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) # shadow:陰影 # %1.1f%%:格式化字符串,整數(shù)部分最小1位,小數(shù)點(diǎn)后保留一位,%%:轉(zhuǎn)義字符 plt.pie(slices, labels=activities, colors=cols, startangle=90, shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.title("微信好友比例圖") plt.savefig("WeChat_sex.png") # 統(tǒng)計(jì)登錄賬號(hào)好友的各省人數(shù) province_dict = {'河北': 0, '山東': 0, '遼寧': 0, '廣西': 0, '吉林': 0, '甘肅': 0, '青海': 0, '河南': 0, '江蘇': 0, '湖北': 0, '湖南': 0, '江西': 0, '浙江': 0, '廣東': 0, '云南': 0, '福建': 0, '臺(tái)灣': 0, '海南': 0, '山西': 0, '四川': 0, '陜西': 0, '貴州': 0, '安徽': 0, '北京': 0, '天津': 0, '重慶': 0, '上海': 0, '香港': 0, '澳門': 0, '新疆': 0, '內(nèi)蒙古': 0, '西藏': 0, '黑龍江': 0, '寧夏': 0} # 統(tǒng)計(jì)省份 for friend in all_friends: # print(friend.province) if friend.province in province_dict.keys(): province_dict[friend.province] += 1 print("province_dict") print(province_dict) # 為了方便數(shù)據(jù)呈現(xiàn),生成JSON Array格式數(shù)據(jù) data = [] for key, value in province_dict.items(): data.append({'name': key, 'value': value}) # 在data列表末尾添加一個(gè)字典元素 print(data) data_process = pd.DataFrame(data) # 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框 data_process.columns = ['city', 'popu'] print(data_process) map = Map().add("微信好友城市分布圖", [list(z) for z in zip(data_process['city'], data_process['popu'])], "china").set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-VisualMap(連續(xù)型)"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=10)) map.render('map.html') # with...as...語(yǔ)句結(jié)束時(shí),自動(dòng)調(diào)用f.close() # a表示:在文件末尾追加 def write_txt_file(path, txt): # 寫文件 with open(path, 'a', encoding='gbk') as f: return f.write(txt) # 每次運(yùn)行程序前,需要?jiǎng)h除上一次的文件 # 默認(rèn)字符編碼為GBK def read_txt_file(path): with open(path, 'r', encoding='gbk') as f: return f.read() # 統(tǒng)計(jì)登錄賬號(hào)好友個(gè)性簽名 for friend in all_friends: print(friend, friend.signature) # 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,將標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等對(duì)詞頻率統(tǒng)計(jì)造成影響的因素剔除 # [...]:匹配中括號(hào)任意一個(gè)字符 # r:防止轉(zhuǎn)義 pattern = re.compile(r'[一-龥](méi)+') # 將正則字符串編譯成正則表達(dá)式對(duì)象,以后在后期的匹配中復(fù)用 # 對(duì)某一個(gè)簽名進(jìn)行匹配,只匹配中文漢字,結(jié)果是列表 filterdata = re.findall(pattern, friend.signature) print(filterdata) write_txt_file('signatures.txt', ''.join(filterdata)) # 讀取文件并輸出。 content = read_txt_file('signatures.txt') print(content) # 輸出內(nèi)容,僅漢字 # 輸出分詞結(jié)果,結(jié)果為列表 segment = jieba.lcut(content) # 精確模式:不存在冗余數(shù)據(jù),適合文本分析 print(segment) # 生成數(shù)據(jù)框且有一列元素 word_df = pd.DataFrame({'segment': segment}) # 字典類型 print(word_df) # index_col=False:第一行不做為索引 # seq=" ":分隔符 # names=['stopword']:列名 # "stopwords.txt":停止詞庫(kù) stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt", index_col=False, sep=" ", names=['stopword'], encoding='gbk') print(stopwords) # 查看過(guò)濾停止詞后的數(shù)據(jù)框 word_df = word_df[~word_df.segment.isin(stopwords.stopword)] print("過(guò)濾后:") print(word_df) # 查看分詞的詞頻 # python中的groupby可以看作是基于行或者是基于index的聚合操作 # agg函數(shù)提供基于列的聚合操作,一般與groupby連用 # np.size:numpy庫(kù)中統(tǒng)計(jì)一列中不同值的個(gè)數(shù) words_stat = word_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"計(jì)數(shù)": np.size}) # 警告信息 print(words_stat) # 根據(jù)計(jì)數(shù)這一列降序排列 words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["計(jì)數(shù)"], ascending=False) print(words_stat) # 讀入背景圖片 color_mask = imread("black_mask.png") # 設(shè)置詞云屬性 wordcloud = WordCloud(font_path="Hiragino.ttf", # 設(shè)置字體 background_color="pink", # 設(shè)置顏色 max_words=100, # 詞云顯示的最大詞數(shù) mask=color_mask, # 設(shè)置背景圖片 max_font_size=100 # 字體最大值 ) # 生成詞云字典,獲取詞云最高的前一百詞 word_frequence = {x[0]: x[1] for x in words_stat.head(100).values} print(word_frequence) # 繪制詞云圖 wordcloud.generate_from_frequencies(word_frequence) wordcloud.to_file("wordcloud.png") # 對(duì)圖像進(jìn)行處理 plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") # 隱藏坐標(biāo)軸 plt.show()
五、數(shù)據(jù)分析及可視化
微信好友男女性別比例
微信好友所在省份比例
聲明
祖國(guó)領(lǐng)土主權(quán)神圣不可侵犯!
部分地區(qū)未標(biāo)注,敬請(qǐng)諒解!
微信好友個(gè)性簽名詞云圖
看完了這篇文章,相信你對(duì)“python中微信好友特征數(shù)據(jù)分析及可視化的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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