AAA/view_visualizer.py

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置matplotlib支持中文显示
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]


class ViewDistributionVisualizer:
    @staticmethod
    def plot(view_counts, filename="主流观点分布.png"):
        """生成主流观点分布柱状图并保存"""
        # 创建画布，设置大小为10x6
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        # 定义柱状图颜色列表
        colors = ['#4CAF50', '#2196F3', '#f44336', '#FFC107', "#5E06EB"]
        # 绘制柱状图，x轴为观点类别，y轴为对应的弹幕数量
        bars = plt.bar(view_counts.keys(), view_counts.values(), color=colors)
        # 设置图表标题
        plt.title("用户对大语言模型的主要关注点分布")
        # 设置y轴标签
        plt.ylabel("弹幕数量")
        # x轴标签旋转30度，避免文字重叠
        plt.xticks(rotation=30)

        # 为每个柱子添加数值标签
        for bar in bars:
            height = bar.get_height()  # 获取柱子高度（即弹幕数量）
            # 在柱子顶部居中位置添加数值标签
            plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, height + 0, f"{height}", ha="center")

        # 自动调整布局，避免元素重叠
        plt.tight_layout()
        # 保存图表到文件，设置dpi为300以保证清晰度
        plt.savefig(filename, dpi=300)
        # 显示图表
        plt.show()
        print(f"观点分布图保存: {filename}")

    @staticmethod
    def print_stats(view_counts):
        """在控制台打印各观点类别的统计结果"""
        print("\n===== 主流观点统计 =====")
        # 遍历观点类别及其对应的弹幕数量并打印
        for view, count in view_counts.items():
            print(f"{view}: {count}条")