ニートの自然言語処理100本ノック:37

日本語の設定で無駄に時間を取ってしまった。
後,plt.legend()を使おうと思ったが出力結果が一つだけだったので次の予習に回すとしよう。

import MeCab
from pprint import pprint
import collections
from n30_execise import maping_morphology
from n31_execise import load_mecab_file
from n36_execise import extract_type_all,extract_frequent_words
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# グラフの種類、出現単語、出現回数

def create_words_frequency_graph(x,y,graph='bar',title="",xlabel="",ylabel="",y_lim=[0,10000],_grid=None,log_log=False):
    '''
    とりあえず、bar　plot で出力する
    日本語フォント
    FIXME:histogramの時だけbins=bins_が必要?分岐する必要あり(default bins_=False)

    '''
    igfont = {'family':'IPAexGothic'}
    plt.rc('font',**igfont)

    data = pd.Series(y,index=x)
    data.plot(kind=graph,label=y,grid=_grid,loglog=log_log)
    plt.title(title,**igfont)
    plt.xlabel(xlabel,**igfont)
    plt.ylabel(ylabel,**igfont)
    plt.ylim(y_lim)

    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    
    # ファイルパス
    mecab_file = "neko.txt.mecab"

    # neko.txt.mecabを読み込む
    mecab_text = load_mecab_file(mecab_file)

    # 形態解析後のマッピングリスト
    analyzed_list = maping_morphology(mecab_text)
    # 表層形だけを取り出したリストを作成する
    surface_list = extract_type_all(analyzed_list)
    # 出現頻度の高い値とその回数を取り出す
    freq_value,freq_count = extract_frequent_words(surface_list,N=10)
    print(freq_value,freq_count)
    # グラフ作成
    create_words_frequency_graph(freq_value,freq_count,title="出現頻度の高い単語グラフ",xlabel="出現単語",ylabel="出現頻度",y_lim=[0,9000])

　出力結果