用Python来理一理红楼梦里的那些关系

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今天，我们一起用 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，因为我也坚定地认为，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

1. 红楼梦 TXT 文件一份

2. 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。

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。

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。

作者：萝卜大杂烩

来源：萝卜大杂烩

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