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import pandas as pd
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import numpy as np
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from datetime import datetime, timedelta
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import matplotlib.pyplot as plt
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from snownlp import SnowNLP
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from matplotlib.font_manager import FontProperties
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def plot_sentiment_distribution(danmaku_list):
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# 计算每条弹幕的情感得分
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sentiments = [SnowNLP(dmk).sentiments for dmk in danmaku_list]
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# 绘制情感得分直方图
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plt.figure(figsize=(10, 6))
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plt.hist(sentiments, bins=20, color='lightgreen', edgecolor='black')
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plt.xlabel('Sentiment Score')
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plt.ylabel('Bullet Screen Count" or "Danmaku Count')
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plt.title('Danmaku Sentiment Score Distribution Chart')
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plt.show()
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def plot_top_danmakus(danmaku_frequency):
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# 提取词语和对应的频率
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words = list(danmaku_frequency.keys())
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frequencies = list(danmaku_frequency.values())
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# 绘制柱状图
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plt.figure(figsize=(10, 6))
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plt.bar(words, frequencies, color='skyblue')
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plt.xlabel('Danmaku Words')
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plt.ylabel('Frequency of Appearance')
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plt.title('High-Frequency Danmaku Words Statistics')
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plt.xticks(rotation=45)
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plt.tight_layout()
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plt.show()
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def create_manual_data():
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# 日期列表
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date_list = pd.date_range(start='2023-07-26', end='2023-08-11', freq='D')
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# 手动指定情感得分，先上升后下降，8月4日达到最高点
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sentiment_values = [
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0.5, # 7月26日
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0.35, # 7月27日
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0.4, # 7月28日
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0.45, # 7月29日
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0.5, # 7月30日
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0.55, # 7月31日
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0.6, # 8月1日
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0.7, # 8月2日
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0.8, # 8月3日
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0.9, # 8月4日（峰值）
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0.8, # 8月5日
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0.7, # 8月6日
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0.6, # 8月7日
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0.5, # 8月8日
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0.4, # 8月9日
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0.35, # 8月10日
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0.3 # 8月11日
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]
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# 创建 DataFrame
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data = {'date': date_list, 'sentiment': sentiment_values}
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df = pd.DataFrame(data)
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return df
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def plot_sentiment_combined(sentiment_df):
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# 设置字体为微软雅黑
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font = FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', size=12)
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# 设置图形大小
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plt.figure(figsize=(12, 6))
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# 绘制柱状图
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plt.bar(sentiment_df['date'], sentiment_df['sentiment'], color='skyblue', label='情感得分（柱状图）')
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# 绘制折线图，使用相同的Y轴
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plt.plot(sentiment_df['date'], sentiment_df['sentiment'], color='red', marker='o', label='情感得分（折线图）')
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# 设置标题和标签
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plt.title('情感得分随时间的变化', fontproperties=font)
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plt.xlabel('日期', fontproperties=font)
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plt.ylabel('情感得分', fontproperties=font)
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# 设置日期格式和字体
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plt.xticks(sentiment_df['date'], sentiment_df['date'].dt.strftime('%m-%d'), rotation=45, fontproperties=font)
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plt.yticks(fontproperties=font)
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# 添加数据标签
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for x, y in zip(sentiment_df['date'], sentiment_df['sentiment']):
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plt.text(x, y + 0.02, f'{y:.2f}', ha='center', fontproperties=font)
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# 添加网格线
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plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
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# 显示图例
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plt.legend(prop=font)
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# 调整布局以防止标签重叠
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plt.tight_layout()
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# 显示图形
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plt.show()
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# 使用示例
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sentiment_df = create_manual_data()
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plot_sentiment_combined(sentiment_df)
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