＃ - * -コーディング：UTF- 8 - * - "" " 著者：ミスターヤン データ：2019 / の09 / 26 """ 輸入itchatの 輸入matplotlib.pyplot としてPLT 輸入matplotlibのを インポートOSの 輸入再の 輸入numpyのようNP からPILのインポート画像 からwordcloud.wordcloudインポートWordCloudのクラス：WeiXinAnalyze（） デフ__init __（自己）： self.sex_dict = {} self.city_dict = {} self.self_nickname = '' self.wordList = [] self.save_path = ' 結果' DEFのwx_login（自己）： "" " マイクロチャネルデータと統計はログ""" itchat.login（） データ = itchat.get_friends（更新= 真） self.self_nickname =データ[ 0 ] [ 「ニックネーム」]＃マイクロチャネルニックネーム得る ための項目でデータ： 性別 =項目GET（「性別」）＃セックス 州 =アイテム。GET（' 省' ）＃省份 市 =のアイテム。取得（' 市' ）＃城市 かのセックスやセックス== 0 ： もしセックスないでself.sex_dict： self.sex_dict [性別] = 1 他： self.sex_dict [性別] + = 1 であれば州および市： アドレス = ' - ' .join（[州、都市]） の場合ではないアドレスでself.city_dict： self.city_dict [住所] = 1 さもなければ： self.city_dict [住所] + = 1 であればアイテム[ " 署名" ]： 署名 = re.sub（R ' <スパン* </スパン> '、'' 、項目[ " 署名" ]）ストリップ（）（置き換える。。' \ nを'、'' ） self.wordList.append（署名） ならないos.path.exists（self.save_path）： os.mkdir（自己。save_path） デフget_sex_info（自己）： "" " ジェンダー法" "" sex_dict = {} sex_dict [ ' M ' ]、sex_dict [ ' F ' ]、sex_dict [ ' その他' ] = self.sex_dict.pop（1）、self.sex_dict.pop（2）、self.sex_dict.pop（0 ） ＃データ作成 データ = sex_dict.items（） ラベル = [I [ 0 ] 用の I におけるデータ] NUMS = [Iは[1 ] 用の I におけるデータ] ＃matplotlibの使用円グラフ描画 matplotlib.rcParamsを[ ' font.sans serif- ' ] = [ ' SimHei ' ]＃漢字フォントの種類（ここではボールドで）指定 plt.titleを（' マイクロチャネルのバディ性別統計（{}）' .format（self.self_nickname）） plt.pie（X = NUMSは、=ラベル、autopct =ラベル' ％の1.2fを%% ' ） os.path.join（自己plt.savefigを（ .save_path、' wx_sex_data.png ' ）） DEF get_address_info（自己）： "" " 分析手法アドレス" "" データ= self.city_dict。項目（） sort_data=ソートされた（データは、キー=ラムダI：私は[ 1 ]、逆= TRUE）[：20 ] X = [I [ 0 ] 用の I におけるsort_data] Y = [I [ 1 ] のために私にsort_data] matplotlib.rcParams [ ' font.sans-セリフ' ] = [ ' SimHei ' 】 図、AX = plt.subplots（） rects = ax.barh（X、Y、色= ' greenyellow '、=整列" 中心" ） ax.set_yticks（X）＃セットスケール位置 ax.set_yticklabels（x）が＃の縦軸は各スケールのプロパティ値を設定 ax.invert_yaxis（）＃反転スケール値 ax.set_xlabel（' 数（ビット）] ）＃横軸の単位設定 ax.set_title（' マイクロ手紙友人都市統計（{}）' .format（self.self_nickname））＃タイトルセットピクチャ 用 RECT、Y、NUM にZIP（rects、X、Yを）： X = rect.get_width（） plt.text（X + 0.05、Y、" ％D "％のINT （NUM）） plt.savefig（os.path.join（self.save_path、'wx_address_data.png " ）） DEF wx_ciyun（自己）： "" " マイクロ文字の単語の雲の方法" "" テキスト = " " .join（self.wordList） ＃取得し、現在のファイルの実行パス src_dir = os.getcwd（） ＃単語を生成します雲が絵アドレス整形し IMAGEPATH = os.path.join（src_dirを、" timg.jpg " ） ＃は、（中国の文字化けを防止するために）ワードクラウドフォントアドレスを生成する フォント = os.path.join（src_dirを、" simhei.ttf " ） ＃生成アドレスワードクラウド resultPath = os.path.join（self.save_path、「wx_ciyun。PNG "） ＃は、画像生成を開始 BG = np.array（Image.open（IMAGEPATH）） WC = wordcloud（ モード = ' RGBA ' 、＃透明な背景 マスク = BG、被覆＃形状 BACKGROUND_COLOR = " 白" 、背景色＃ max_font_size = 80 、最大フォント＃1 MIN_FONT_SIZE = 10 、最小フォント＃1 MAX_WORDS = 5000 、表示されたワードクラウド内の単語の最大数＃ random_state =100は、＃は、どのように多くのランダム発生状態を提供即ち、どのように多くのカラースキーム font_path = フォント、フォントセット＃ ）.generate（テキスト） wc.to_file（resultPath） IF __name__ == ' __main__ ' ： Weixin = WeiXinAnalyze（） Weixin .wx_login（） weixin.get_sex_info（） weixin.get_address_info（） weixin.wx_ciyun（）
最後に、結果を見て：
疲れて、最初のコンタクトデータ解析。