用 Python 来理一理红楼梦里的那些关系

周萝卜

发布于 2019-08-16 11:18:29

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发布于 2019-08-16 11:18:29

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今天，一起用 Python 来理一理红楼梦里的那些关系不要问我为啥是红楼梦，而不是水浒三国或西游，因为我也鉴定的认为，红楼才是无可争议的中国古典小说只巅峰，且不接受反驳！而红楼梦也是我多次反复品读的为数不多的小说，对它的感情也是最深的。好了，不酸了，开干。

数据准备

红楼梦 TXT 文件一份
金陵十二钗 + 贾宝玉人物名称列表人物列表内容如下：

宝玉 nr
黛玉 nr
宝钗 nr
湘云 nr
凤姐 nr
李纨 nr
元春 nr
迎春 nr
探春 nr
惜春 nr
妙玉 nr
巧姐 nr
秦氏 nr

这份列表，同时也是为了做分词时使用，后面的 nr 就是人名的意思。

数据处理

读取数据并加载词典

    with open("红楼梦.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()]

这样，我们就把红楼梦读取到了 honglou 这个变量当中，同时也通过 load_userdict 将我们自定义的词典加载到了 jieba 库中。

对文本进行分词处理并提取

tmpNames = []
    names = {}
    relationships = {}
    for h in honglou:
        h.replace("贾妃", "元春")
        h.replace("李宫裁", "李纨")
        poss = pseg.cut(h)
        tmpNames.append([])
        for w in poss:
            if w.flag != 'nr' or len(w.word) != 2 or w.word not in mylist:
                continue
            tmpNames[-1].append(w.word)
            if names.get(w.word) is None:
                names[w.word] = 0
            relationships[w.word] = {}
            names[w.word] += 1

首先，因为文中"贾妃", "元春"，"李宫裁", "李纨" 混用严重，所以这里直接做替换处理。
然后使用 jieba 库提供的 pseg 工具来做分词处理，会返回每个分词的词性。
之后做判断，只有符合要求且在我们提供的字典列表里的分词，才会保留。
一个人每出现一次，就会增加一，方便后面画关系图时，人物 node 大小的确定。
对于存在于我们自定义词典的人名，保存到一个临时变量当中 tmpNames。

处理人物关系

    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

对于出现在同一个段落中的人物，我们认为他们是关系紧密的，每同时出现一次，关系增加1.

保存到文件

    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")

文件1：人物关系表，包含首先出现的人物、之后出现的人物和一同出现次数
文件2：人物比重表，包含该人物总体出现次数，出现次数越多，认为所占比重越大。

制作关系图表

使用 pyecharts 作图

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] == "宝玉":
            node[2] = node[2]/3
        nodes.append({"name": node[0], "symbolSize": node[2]/30})
    links = []
    for link in relationship_data_list:
        links.append({"source": link[0], "target": link[1], "value": link[2]})

    g = (
        Graph()
        .add("", nodes, links, repulsion=8000)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="红楼人物关系"))
    )
    return g

首先把两个文件读取成列表形式
对于“宝玉”，由于其占比过大，如果统一进行缩放，会导致其他人物的 node 过小，展示不美观，所以这里先做了一次缩放

最后得出的关系图

所有代码已经上传至 Github： https://github.com/zhouwei713/data_analysis/tree/master/honglou 最后，我还准备了一份更加全面的红楼人物字典，可以在代码仓库中找到-“renwu_total”，感兴趣的小伙伴也可以尝试下，制作一个全人物的关系图。

本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。

原始发表：2019-08-13，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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