基于python的金融分析,python文本数据分析案例
SnowNLP是中国人开发的python类库，可以方便地处理中文文本内容。是受TextBlob的启发写的。因为现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，所以写了一个可以方便处理中文的类库。与TextBlob不同，这里不使用NLTK，所有的算法都是自己实现的，还附带了一些训练好的字典。注意，本程序全是unicode编码，使用时请自行解码成unicode。在麻省理工学院许可下发行。
它的github主页
我自己修改了上面连接中的python代码，并添加了一些注释以方便您的理解：html
来自snownlp importsnowlp # snownlp库：#单词：分词#标签:关键词#感伤#拼音：拼音#关键词(极限):关键词#摘要：关键句子#句子：语序# TF: TF值# IDF: IDF值
S=SnowNLP(u 这东西真牛逼)#s.words # [u this ，u something ，u 真诚，u 非常，u 喜欢]
打印(单词)
S.tags#[(u this ，ur )，(u things ，un )，(U 诚意，ud)#，(u very ，ud )，(U 赞，U VG
打印(s .感悟)# S .感悟# 0.976963402895832正概率# S .拼音# [U 浙、U 格、U 东、U xi 、# U 真、U 新
‘s=snow NLP(u)‘繁体中文’和‘繁体中文’在台湾省也很常见。’)# s . Han # u‘繁体字’、‘繁体字’在台湾省也很普遍。”
印刷品(韩文)
从SnowNLP导入snownlp
Text=u 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。
它研究用自然语言实现人与计算机之间有效交流的各种理论和方法。
自然语言处理是一门融合了语言学、计算机科学和数学的科学。
因此，这方面的研究将涉及自然语言，即人们常用的语言，
因此，它与语言学的研究密切相关，但又有重要的区别。
自然语言处理不是通常的自然语言研究，
而是开发一个能有效实现自然语言交流的计算机系统，
尤其是软件系统。所以它是计算机科学的一部分。s=snownlp(text)print(s . keywords(6))#[u language ，u natural ，u computer]不能使用标签输出关键字。
S.summary(3) #[u 所以它是计算机科学的一部分，u 自然语言处理是集语言学、计算机科学和#数学为一体的科学，u 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要方向]s.sentences#print(s.sentences)
印刷(情感)#1.0
S=SnowNLP([[u this ，u article]，
[u that ，U paper，
[U this ])# print(s . TF)# print(s . IDF)# print(s . SIM([U article ])#[0.37629 . 852226，0]
在编译和运行之前，必须先安装snownlp包，然后是pylab，pandas Pandas模块：
在VS代码终端(查看-集成终端)中输入：
pip安装snownlppython
pip安装pylabgit
pip安装熊猫
如果安装了pip，可以查看我之前的文章github如果没有安装pip。
在VS代码中，我们可以右击模块名查看定义，然后就可以看到模块的实现了。不得不说VS代码很厉害，希望微软能这样走下去，走向开源和跨平台！
然后我随机抽取《心灵捕手》豆瓣网评放在txt: algorithm里。
事实上，在大多数情况下，mainland China的译名比香港的更有趣。
这不是你的错！
我只是偶尔在电视上看到这部电影，看的时候真的很感动。为什么会有这么有才华的人有这么曲折的人生？
我觉得剧本很好，但是还没有完全拍出来：)对演员的表现还是有些怀疑的~呵呵
好评
前几天刚看的，一部触及灵魂的电影，寻找真实的生活。
这个影评很好，我眼眶湿润了。
非常好的电影app
最后是加工程序：编码。
从snownlp importsnownlimportpandas as pdimportpylab as pl
txt=open( F:/_ analyze _ emotion . txt )
text=txt.readlines()
Txt.close()print(成功读入)
句子=[]
senti_score=[]for i intext:
a1=SnowNLP(i)
a2=a1 .感悟
句子.附加(i)#词序.
senti _ score。附加(a2)打印(做)
表=pd .数据帧(句子，senti _ score)#表。to _ excel( F:/_ analyze _ emotion。xlsx ，sheet_name=Sheet1)#ts=pd .系列(句子，senti _ score)# ts=ts。累计()#打印(表格)
x=[1，2，3，4，5，6，7，8]
地方mpl。RC params[ font。sans-serif ]=[ sim hei ]
pl.plot(x，senti_score)
项目名称(u心灵捕手网评)
pl.xlabel(u 评论用户)
pl.ylabel(u 情感程度)
pl.show()
最后的效果：人工智能
可能有些不许确，我也是随便提取的数据，不过snownlp仍是号称情感分析准确很高的！矿泉
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