今天逛B站，看到 《三体》三部曲全部人物关系数据可视化 视频
于是动手写了今天的技术文。绘制人物网络关系图，需要有
- 可视化工具(Gephi软件或Python的可视化包)
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请前往博客地址， 获取本文数据代码下载地址
https://hidadeng./blog/2022-11-29-santi-relationship-visualization-with-pyecharts/
节点-人物数据
绘制人物关系网络图，首先需要有网络节点数据
import pandas as pd
nodes_info_df = pd.read_excel('data/三体人物.xlsx')
nodes_info_df
Run
边-人物关系数据
将节点数据依次在三体小说文本中按行进行检索，如果每行同时出现两个人物，两个人物会构建一个边。人物关系网络图可以用gephi软件进行绘制， 绘制需要两个csv文件，即
实现代码如下
import jieba
import codecs
import csv
for name in df['name'].tolist():
jieba.add_word(name)
nodes = {} # 姓名字典，保存人物，该字典的键为人物名称，值为该人物在全文中出现的次数
relationships = {} # 关系字典，保存人物关系的有向边，该字典的键为有向边的起点，值为一个字典edge，edge的键是有向边的终点，值是有向边的权值，代表两个人物之间联系的紧密程度
lineNodes = [] # 每段内人物关系，是一个缓存变量，保存对每一段分词得到当前段中出现的人物名称，lineName[i]是一个列表，列表中存储第i段中出现过的人物
with open("data/三体.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f.readlines():
words = jieba.lcut(line) # 分词并返回该词词性
lineNodes.append([]) # 为新读入的一段添加人物名称列表
for word in words:
if word in df['name'].tolist():
lineNodes[-1].append(word) # 为当前段的环境增加一个人物
if nodes.get(word) is None:
nodes[word] = 0
relationships[word] = {}
nodes[word] += 1 # 该人物出现次数加 1
# explore relationships 对于 lineNames 中每一行，我们为该行中出现的所有人物两两相连。如果两个人物之间尚未有边建立，则将新建的边权值设为 1，否则将已存在的边的权值加 1。这种方法将产生很多的冗余边，这些冗余边将在最后处理。
for line in lineNodes: # 对于每一段
for node1 in line:
for node2 in line: # 每段中的任意两个人
if node1 == node2:
continue
if relationships[node1].get(node2) is None: # 若两人尚未同时出现则新建项
relationships[node1][node2]= 1
else:
relationships[node1][node2] = relationships[node1][node2]+ 1 # 两人共同出现次数加 1
# output 将已经建好的 names 和 relationships 输出到文本，以方便 gephi 可视化处理。输出边的过程中可以过滤可能是冗余的边，这里假设共同出现次数少于 3 次的是冗余边，则在输出时跳过这样的边。输出的节点集合保存为 busan_node.txt ，边集合保存为 busan_edge.node 。
with open("output/三体_nodes.csv", "w", encoding="utf-8") as csvf1:
writer1 = csv.DictWriter(csvf1, fieldnames=['id', 'label', 'weight'])
writer1.writeheader()
for node, times in nodes.items():
line = {'id': node, 'label': node, 'weight': times}
writer1.writerow(line)
with open("output/三体_edges.csv", "w", encoding="utf-8") as csvf2:
writer2 = csv.DictWriter(csvf2, fieldnames=['source', 'target', 'weight'])
writer2.writeheader()
for node, edges in relationships.items():
for target, weight in edges.items():
if weight>3:
line = {'source': node, 'target':target, 'weight':w}
writer2.writerow(line)
查看 三体_nodes.csv 文件样式
nodes_df = pd.read_csv('output/三体_nodes.csv', encoding='utf-8')
nodes_df
Run
查看 三体_edges.csv 文件样式
edges_df = pd.read_csv('output/三体_edges.csv', encoding='utf-8')
edges_df
Run
绘制关系图
本文不讲解gephi，感兴趣的可以去B站搜gephi使用方法。实现可视化，除了gephi， 也可以使用pyechart库实现不错的可视化效果。
import numpy as np
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_NOTEBOOK
nodes_data = []
edges_data = []
categories_data = []
for node, weight in zip(nodes_df.label, nodes_df.weight):
category = nodes_info_df[nodes_info_df['name']==node]['stage'].values[0]
##使用weight作为圆点的值，除以10，防止圆点太大占满整个屏幕.
node_info = {"name": str(node), "symbolSize": weight/10, 'category': category, "value": weight/10}
nodes_data.append(node_info)
for ix, source, target in zip(edges_df.index, edges_df.source, edges_df.target):
edges_data.append({"id": ix, "source": source, "target": target})
for category in set(df['stage'].tolist()):
categories_data.append({'name': category})
c = (
Graph(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))
.add(
"",
nodes=nodes_data,
links=edges_data,
categories=categories_data,
layout="circular",
is_rotate_label=True,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="source", curve=0.3),
label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="三体人物关系图"),
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_left="2%", pos_top="20%"),
)
)
c.render('output/三体_graph.html')
c.render_notebook()
Run
