关于python:微信好友数据分析并可视化

抉择微信好友数据对其进行数据分析。比方可视化好友男女比例散布，可视化省份起源，可视化签名的情感强度值等等。

Tips：
github 地址：https://github.com/Mlscoding/Pyhon-wechatDataAnalyse
须要筹备微信好友数据文件，格局为 csv。
itchat 连贯微信不可用，起因是网页版微信 API 被封了，itchat 等基于 webAPI 的计划都生效了。
能够应用 WechatPCAPI 实现，它是间接调用 PC 版微信客户端的，当然有一点不足之处就是须要应用指定版本的 Python 和指定版本的 PC 版微信客户端。我并没有应用这种办法，不过多赘述。
须要装置的库在代码中能看到。
如果 seacorn 库装置不上能够尝试镜像源：
pip install seaborn -i http://pypi.douban.com/simple/ –trusted-host pypi.douban.com
复制上述指令关上 cmd 运行即可。

1. 剖析好友性别并可视化

import csv

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 用来失常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


# 1. 读取 csv 文件，把性别信息读取进去
def getSex(filename):
    lstsex = []
    with open(filename, 'r') as fr:
        reader = csv.reader(fr)
        for i in reader:
            lstsex.append(i[4])
    return lstsex   


# 2. 性别 pyechart 可视化
def VisualSexpyechart(lstsex):
    sex = dict()
    # 2.1 提取好友性别信息，从 1 开始，因为第 0 个是本人
    for f in lstsex[1:]:
        if f == '1':  # 男
            sex["man"] = sex.get("man", 0) + 1
        elif f == '2':  # 女
            sex["women"] = sex.get("women", 0) + 1
        else:  # 未知
            sex["unknown"] = sex.get("unknown", 0) + 1
    # 在屏幕上打印进去
    total = len(lstsex[1:])
    # 2.2 打印出本人的好友性别比例
    plt.figure(figsize=(6, 9))
    labels = [u'男性好友', u'女性好友', u'性别不明']
    sizes = [sex['man'], sex['women'], sex['unknown']]
    colors = ['cornflowerblue', 'lightcoral', 'silver']
    explode = (0.05, 0, 0)
    patches, l_text, p_text = plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, labeldistance=1.1,
                                      autopct='%3.1f%%', shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6)
    for t in l_text:
        t.set_size(30)
    for t in p_text:
        t.set_size(20)
    plt.axis('equal')
    plt.legend()
    plt.show()


# 3. 执行主程序，失去所有好友性别
VisualSexpyechart(getSex("friends_information.csv"))

2. 剖析好友省份起源并可视化

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 用于读取 csv 文件，获取好友所在省份信息
def get_city_info(filename):
    lstcity = []
    with open(filename, 'r') as fr:
        reader = csv.reader(fr)
        for i in reader:
            lstcity.append(i[3])
    return lstcity

# 用于绘制柱状图，并展现好友所在省份信息
def plot_city_info(city_info):
    # 用于存储各省份的好友数量
    province_counts = {}
    # 须要统计的省份列表
    provinces = ['山东', '黑龙江', '澳门', '吉林', '江苏', '贵州', '上海', '湖北', '北京', '浙江', '河北', '辽宁']
    for province in provinces:
        province_counts[province] = city_info.count(province)

    # 设置中文字体
    font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=12)

    # 设置图表款式
    plt.style.use('ggplot')

    # 绘制柱状图
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    x = range(len(provinces))
    y = [province_counts[p] for p in provinces]
    color = ['lightsteelblue', 'cornflowerblue', 'cadetblue', 'mediumturquoise', 'paleturquoise', 'powderblue', 'skyblue', 'lightskyblue', 'lightblue', 'lavender', 'thistle', 'plum']
    ax.bar(x, y, color=color, alpha=0.8)

    # 增加数据标签
    for i, v in enumerate(y):
        ax.text(i, v + 0.1, str(v), ha='center', fontproperties=font)

    # 设置 x 轴的刻度标签
    ax.set_xticks(x)
    ax.set_xticklabels(provinces, fontproperties=font)

    # 设置 y 轴的刻度范畴和标签
    ax.set_ylim(0, max(y) * 1.2)
    ax.set_ylabel('好友数量', fontproperties=font)

    # 设置图表题目
    ax.set_title('好友所在省份散布状况', fontproperties=font)

    # 显示网格线
    ax.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.6)

    # 暗藏上、右边框线
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)

    # 显示图表
    plt.show()

# 主程序，用于执行上述两个函数
if __name__ == '__main__':
    city_info = get_city_info('friends_information.csv')
    plot_city_info(city_info)

3. 剖析好友共性签名情感强度值并可视化

from textblob import TextBlob
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style='darkgrid', palette='deep')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

with open('english.txt', 'r') as file:
    signatures = file.read()
polarity_scores = []
positive = 0
negative = 0
neutral = 0
for signature in signatures.split('\n'):
    blob = TextBlob(signature)
    polarity_scores.append(blob.sentiment.polarity)
    if blob.sentiment.polarity > 0:
        positive += 1
    elif blob.sentiment.polarity < 0:
        negative += 1
    else:
        neutral += 1

# 应用 Seaborn 库绘制直方图和 KDE 曲线
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
sns.histplot(polarity_scores, bins=20, color='#4A4A4A', kde=True, ax=ax)

# 增加平均线和标签
mean = sum(polarity_scores) / len(polarity_scores)
ax.axvline(x=mean, color='r', linestyle='--', linewidth=2, label='Mean')
ax.text(mean+0.01, max(ax.get_ylim())/2, f"Mean: {mean:.2f}", fontsize=12, color='r')

plt.xlabel('Polarity score')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Sentiment Polarity Distribution')
plt.legend()
plt.show()

4. 成果展现

剖析好友性别

剖析好友省份起源

剖析好友共性签名情感强度