最近把紅樓夢又抽空看了一遍，古典中的經典，我真無法用言辭讚美她。今天，想跟大家一起用 python 來理一理紅樓夢中的的那些關係
不要問我為啥是紅樓夢，而不是水滸三國或西遊，都是經典，但我個人還是更喜歡偏古典的書，紅樓夢也是我多次反覆品讀的為數不多的**，對它的感情也是最深的。
好了好了這些都不重要，重要的是我們今天要用python來理紅樓夢的關係！
寶玉 nr
黛玉 nr
寶釵 nr
湘雲 nr
鳳姐 nr
李紈 nr
元春 nr
迎春 nr
探春 nr
惜春 nr
妙玉 nr
巧姐 nr
秦氏 nr
這份列表，同時也是為了做分詞時使用，後面的 nr 就是人名的意思。
讀取資料並載入詞典
with open("紅樓夢.txt", encoding='gb18030') as f:
honglou = f.readlines()
jieba.load_userdict("renwu_forcut")
renwu_data = pd.read_csv("renwu_forcut", header=-1)
mylist = [k[0].split(" ")[0] for k in renwu_data.values.tolist()]
對文字進行分詞處理並提取
tmpnames =
names = {}
relationships = {}
for h in honglou:
h.replace("賈妃", "元春")
h.replace("李宮裁", "李紈")
poss = pseg.cut(h)
for w in poss:
if w.flag != 'nr' or len(w.word) != 2 or w.word not in mylist:
continue
if names.get(w.word) is none:
names[w.word] = 0
relationships[w.word] = {}
names[w.word] += 1
然後使用 jieba 庫提供的 pseg 工具來做分詞處理，會返回每個分詞的詞性。
之後做判斷，只有符合要求且在我們提供的字典列表裡的分詞，才會保留。
乙個人每出現一次，就會增加一，方便後面畫關係圖時，人物 node 大小的確定。
對於存在於我們自定義詞典的人名，儲存到乙個臨時變數當中 tmpnames。
處理人物關係
for name in tmpnames:
for name1 in name:
for name2 in name:
if name1 == name2:
continue
if relationships[name1].get(name2) is none:
relationships[name1][name2] = 1
else:
relationships[name1][name2] += 1
儲存到檔案
with open("relationship.csv", "w", encoding='utf-8') as f:
f.write("source,target,weight\n")
for name, edges in relationships.items():
for v, w in edges.items():
f.write(name + "," + v + "," + str(w) + "\n")
with open("namenode.csv", "w", encoding='utf-8') as f:
f.write("id,label,weight\n")
for name, times in names.items():
f.write(name + "," + name + "," + str(times) + "\n")
檔案2：人物比重表，包含該人物總體出現次數，出現次數越多，認為所佔比重越大。
使用 pyecharts 作圖
def deal_graph():
relationship_data = pd.read_csv('relationship.csv')
namenode_data = pd.read_csv('namenode.csv')
relationship_data_list = relationship_data.values.tolist()
namenode_data_list = namenode_data.values.tolist()
nodes =
for node in namenode_data_list:
if node[0] == "寶玉":
node[2] = node[2]/3
links =
for link in relationship_data_list:
g = (
graph()
.add("", nodes, links, repulsion=8000)
.set_global_opts(title_opts=opts.titleopts(title="紅樓人物關係"))
) return g
對於「寶玉」，由於其佔比過大，如果統一進行縮放，會導致其他人物的 node 過小，展示不美觀，所以這裡先做了一次縮放
最後得出的關係圖：
靜下心來，把思緒理一理。
我首先要在這裡感謝浩龍哥以及感謝浩龍哥組織的這次聚會。浩龍哥一直都很努力，努力讓自己不斷地改進，不斷的在實踐中增加自己的能力，成為一名實幹家是你的追求，呵呵，繼續加油吧，我們相信你。聽海龍哥講解在湖北那段時間的奮鬥 拼搏，外加一些刻骨銘心的冒險經歷，我的心緒就在那裡起伏不定，呵呵,我看到了海龍哥的變...
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