准备工作
取得《三国演义》的文本。
chapters = get_sanguo() # 文本列表，每一个元素为一章的文本print(chapters[0][:106])第一回 宴桃园好汉三结义 斩黄巾好汉首建功滔滔长江东逝水，浪花淘尽好汉。是非成败回头空。青山依旧在，几度夕阳红。白发渔樵江渚上，惯看秋月春风。一壶浊酒喜相逢。古今若干事，都付笑谈中
《三国演义》并非很轻易处置惩罚的文本，它靠近古文，我们会面临昔人的字号等一系列别号。比方电脑怎样晓得“玄德”指的就是“刘备”呢？那就要我们给它一些学问。我们人经由过程进修晓得“玄德”是刘备的字，电脑也能够用相似的要领完成这个观点的衔接。我们须要通知电脑，“刘备”是实体（相似于一个对象的规范名），而“玄德”则是“刘备”的一个指称，通知的体式格局，就是供应电脑一个学问库。
entity_mention_dict, entity_type_dict = get_sanguo_entity_dict()
print("刘备的指称有：",entity_mention_dict["刘备"]
刘备的指称有： [ 刘备 , 刘玄德 , 玄德 , 使君 ]
除了人的实体和指称之外，我们也能够包含三国权势等别的范例的指称，比方“蜀”又能够叫“蜀汉”，所以学问库里还能够包含实体的范例信息来加以辨别。
print("刘备的范例为",entity_type_dict["刘备"])
print("蜀的范例为",entity_type_dict["蜀"])
print("蜀的指称有",entity_mention_dict["蜀"])
刘备的范例为 人名
蜀的范例为 权势
蜀的指称有 [ 蜀 , 蜀汉 ]
有了这些学问，理论上我们就能够编程联络起实体的各个外号啦。不过如果要从头做起的话，个中还会有不少的工作量。而HarvestText[1]是一个封装了这些步骤的文本处置惩罚库，能够协助我们轻松完成这个使命。
ht = HarvestText()ht.add_entities(entity_mention_dict, entity_type_dict) # 加载模子print(ht.seg("誓毕，拜玄德为兄，关羽次之，张飞为弟。",standard_name=True))[ 誓毕 , ， , 拜 , 刘备 , 为兄 , ， , 关羽 , 次之 , ， , 张飞 , 为弟 , 。 ]
交际收集竖立
成功地把指称统一到规范的实体名今后，我们就能够动手发掘三国的交际收集了。细致的竖立体式格局是应用相近共现关联。每当一对实体在两句话内同时涌现，就给它们加一条边。那末竖立收集的全部流程就如同下图所示：
我们能够运用HarvestText供应的函数直接完成这个流程，让我们先在第一章的小文本上实践一下：
# 准备工作
doc = chapters[0].replace("操","曹操") # 因为偶然运用缩写，这里做一个微调
ch1_sentences = ht.cut_sentences(doc) # 分句
doc_ch01 = [ch1_sentences[i]+ch1_sentences[i+1] for i in range(len(ch1_sentences)-1)] #取得一切的二连句
ht.set_linking_strategy("freq")
# 竖立收集
G = ht.build_entity_graph(doc_ch01, used_types=["人名"]) # 对一切人物竖立收集，即交际收集
# 遴选主要人物绘图
important_nodes = [node for node in G.nodes if G.degree[node]>=5]
G_sub = G.subgraph(important_nodes).copy()
draw_graph(G_sub,alpha=0.5,node_scale=30,figsize=(6,4))
他们之间细致有什么关联呢？我们能够应用文本择要获得本章的细致内容：
stopwords = get_baidu_stopwords() #过滤停用词以进步质量for i,doc in enumerate(ht.get_summary(doc_ch01, topK=3, stopwords=stopwords)): print(i,doc)玄德见皇甫嵩、朱儁，具道卢植之意。嵩曰：“张梁、张宝势穷力乏，必投广宗去依张角。时张角贼众十五万，植兵五万，相拒于广宗，未见输赢。植谓玄德曰：“我今围贼在此，贼弟张梁、张宝在颍川，与皇甫嵩、朱儁对垒。越日，于桃园中，备下乌牛白马祭礼等项，三人焚香再拜而说誓曰：“念刘备、关羽、张飞，虽然异姓，既结为兄弟，则同心同德，
本章的主要内容，看来就是刘关张桃园三结义，而且共抗黄巾贼的故事。
三国全收集绘制
有了小范围实践的基本，我们就能够用一样的要领，整合每一个章节的内容，画出一张横跨三国各代的大图。
G_chapters = []
全部交际收集有1290个人那末多，另有上万条边！那末我们要把它画出来几乎是不可能的，那末我们就遴选个中的症结人物来画出一个子集吧。
important_nodes = [node for node in G_global.nodes if G_global.degree[node]>=30]
用pyecharts举行可视化
from pyecharts import Graph
博客上不能显现交互式图表，这里就给出截图：显现了刘备的毗邻结点
全部收集扑朔迷离，背地是三国故事中无数的南征北伐、离心离德。不过有了计算机的壮大算力，我们依旧能够从中梳理出某些症结线索，比方：
人物排名-主要性
对这个题目，我们能够用收集中的排序算法处理。PageRank就是如许的一个典范要领，它本来是搜刮引擎应用网站之间的联络对搜刮效果举行排序的要领，不过对人物之间的联络也是同理。让我们取得最主要的20大人物：
page_ranks = pd.Series(nx.algorithms.pagerank(G_global)).sort_values() page_ranks.tail(20).plot(kind="barh") plt.show()
效果确实和上面的排序有所不同，我们看到刘备、曹操、孙权、袁绍等主公都首屈一指。而另一个风趣的发明是，司马懿、司马昭、司马师父子三人一样榜上有名，而曹氏的其他后嗣则不见其名，可见司马氏之权倾朝野。司马氏之心，好像就如许被大数据展现了出来！
社群发明
人物关联有亲疏远近，因而往往会构成一些团体。交际收集剖析里的社区发明算法就能够让我们发明这些团体，让我运用community库[2]中的供应的算法来展现这些关联吧。
import community # python-louvainpartition = community.best_partition(G_main) # Louvain算法分别社区comm_dict = defaultdict(list)for person in partition: comm_dict[partition[person]].append(person)
在下面3个社区里，我们看到的主如果魏蜀吴三国重臣们。（只要一些小“题目”，风趣的是，电脑并不晓得他们的所属权势，只是运用算法。）
draw_community(2) ommunity 2: 张辽 曹仁 夏侯惇 徐晃 曹洪 夏侯渊 张郃 许褚 乐进 李典 于禁 荀彧 刘晔 郭嘉 满宠 程昱 荀攸 吕虔 典韦 文聘 董昭 毛玠
draw_community(4) community 4: 曹操 诸葛亮 刘备 关羽 赵云 张飞 马超 黄忠 许昌 孟达[魏] 孙乾 曹安民 刘璋 关平 庞德 法正 伊籍 张鲁 刘封 庞统 孟获 严颜 马良 简雍 蔡瑁 陶谦 孔融 刘琮[刘表子] 刘望之 夏侯楙 周仓 陈登
draw_community(3) community 3: 孙权 孙策 周瑜 陆逊 吕蒙 丁奉 周泰 程普 韩当 徐盛 张昭[吴] 马相 黄盖[吴] 潘璋 甘宁 鲁肃 凌统 太史慈 诸葛瑾 韩吴郡 蒋钦 黄祖 阚泽 朱桓 陈武 吕范
draw_community(0) community 0: 袁绍 吕布 刘表 袁术 董卓 李傕 贾诩 审配 孙坚 郭汜 陈宫 马腾 袁尚 韩遂 公孙瓒 高顺 许攸[袁绍] 臧霸 沮授 郭图 颜良 杨奉 张绣 袁谭 董承 文丑 何进 张邈[魏] 袁熙
另有一些其他社区。比方在这里，我们看到三国前期，孙坚、袁绍、董卓等主公们群雄逐鹿，好不热烈。
draw_community(1) community 1: 司马懿 魏延 姜维 张翼 马岱 廖化 吴懿 司马昭 关兴 吴班 王平 邓芝 邓艾 张苞[蜀] 马忠[吴] 费祎 谯周 马谡 曹真 曹丕 李恢 黄权 钟会 蒋琬 司马师 刘巴[蜀] 张嶷 杨洪 许靖 费诗 李严 郭淮 曹休 樊建 秦宓 夏侯霸 杨仪 高翔 张南[魏] 华歆 曹爽 郤正 许允[魏] 王朗[司徒] 董厥 杜琼 霍峻 胡济 贾充 彭羕 吴兰 诸葛诞 雷铜 孙綝 卓膺 费观 杜义 阎晏 盛勃 刘敏 刘琰 杜祺 上官雝 丁咸 爨习 樊岐 曹芳 周群
这个社区是三国后期的主要人物了。这个收集背地的故事，是司马氏两代三人打败姜维带领的蜀汉群雄，又扫除了曹魏内部的曹家权势，终究登上权利的巅峰。
动态收集
研讨交际收集随时候的变化，是个很有意义的使命。而《三国演义》大抵根据时候线叙说，且有着极长的时候跨度，顺着故事线往下走，交际收集会发作什么样的变化呢？
这里，我取10章的文本作为跨度，每5章纪录一次当前跨度中的交际收集，就相当于留下一张快照，把这些快照衔接起来，我们就能够看到一个交际收集变化的动画。快照照样用networkx获得，而制造动画，我们能够用moviepy。
江山代有才人出，让我们看看在故事生长的各个阶段，都是哪一群人活泼在舞台中心呢？
import moviepy.editor as mpy
from moviepy.video.io.bindings import mplfig_to_npimage
width, step = 10,5
range0 = range(0,len(G_chapters)-width+1,step)
numFrame, fps = len(range0), 1
duration = numFrame/fps
pos_global = nx.spring_layout(G_main)
def make_frame_mpl(t):
i = step*int(t*fps)
G_part = nx.Graph()
for G0 in G_chapters[i:i+width]:
for (u,v) in G0.edges:
if G_part.has_edge(u,v):
G_part[u][v]["weight"] += G0[u][v]["weight"]
else:
G_part.add_edge(u,v,weight=G0[u][v]["weight"])
largest_comp = max(nx.connected_components(G_part), key=len)
used_nodes = set(largest_comp) & set(G_main.nodes)
G = G_part.subgraph(used_nodes)
fig = plt.figure(figsize=(12,8),dpi=100)
nx.draw_networkx_nodes(G,pos_global,node_size=[G.degree[x]*10 for x in G.nodes])
# nx.draw_networkx_edges(G,pos_global)
nx.draw_networkx_labels(G,pos_global)
plt.xlim([-1,1])
plt.ylim([-1,1])
plt.axis("off")
plt.title(f"第{i+1}到第{i+width+1}章的交际收集")
return mplfig_to_npimage(fig)
animation = mpy.VideoClip(make_frame_mpl, duration=duration)
animation.write_gif("./images/三国交际收集变化.gif", fps=fps)
雅观起见，动画中省略了收集中的边。
跟着时候的变化，曾站在历史舞台中心的人们也逐渐地会逐渐脱离，让人不禁欷歔叹息。正如《三国演义》开篇所言：
古今若干事，都付笑谈中。
本日，小辈应用python做的一番笑谈也就到此结束吧……
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以上就是意见意义玩转——用python剖析《三国演义》中的交际收集的细致内容，更多请关注ki4网别的相干文章！
