最近忙于学术，公众号更新的有点慢了，在这里给大家个歉，希望大家能继续支持我。由于学术需要，未来一段时间，我以后会有一些文本分析的脚本要出现，希望大家喜欢。
目前简单的文本分析已经满足我人物需要，所以还不会去学机器学习，任务导向是最好的学习方法。希望大家也能找点有意思任务，python下。
今天给大家带来我写好的脚本，用来分析社会网络关系。
这个图我没有用到gephi或者其他的工具，是我用python纯脚本运行出来的。简单的实现了封装，大家有兴趣可以下载下脚本，运行下。
原理知识
我就简单说下原理吧，先刻画一个简单的图A
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
#有向图
DG = nx.DiGraph()
#添加一个节点
DG.add_node('A')
#作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色
nx.draw(DG,with_labels=True,node_size=900,node_color = 'green')
plt.show()
双节点，有方向A-->B
#有向图
DG = nx.DiGraph()
#添加一个节点
DG.add_node('A')
DG.add_node('B')
#添加边，有方向，A-->B
DG.add_edge('A','B')
#作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色
nx.draw(DG,with_labels=True,node_size=900,node_color = 'green')
plt.show()
添加更多节点
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
#有向图
DG = nx.DiGraph()
#一次性添加多节点，输入的格式为列表
DG.add_nodes_from(['A', 'B', 'C', 'D'])
#添加边，数据格式为列表
DG.add_edges_from([('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D','A')])
#作图，设置节点名显示,节点大小，节点颜色
nx.draw(DG,with_labels=True, node_size=900, node_color = colors)
plt.show()
好了，同样的道理，咱们建立角色词典，插入节点列表，然后遍历插入有向边关系，就能做出这图
详情大家可以去看看实验楼网
《Python基于共现提取《釜山行》人物关系》
这篇文章写的很好（希望不要黑我，我也是觉得真心好）。我基本上借鉴了这篇文章思路写今天这个脚本，实现了自动生成关系网络图。
准备工作
一、安装matplotlib、networkx
二、解决matplotlib无法写中文问题
1、找到pythonX\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf文件夹
2、matplotlib默认调用的为DejaVuSans.ttf字体文件，网上下载个
微软雅黑.ttf
3、将微软雅黑文件名改为DejaVuSans.ttf粘贴到ttf文件夹下即可。
脚本文件简介
你下载后脚本文件夹名为：人民的名义
其中的relationship.py就是大邓写的库（直接能调用的哦）
实现功能：
1、读入小数数据和角色词典后，对数据分词后生成角色关系数据（有向关系数据）
2、无需gephi绘图即可制作绚丽角色关系网络图。
注意：
1、运行脚本前，文件夹中只保留角色名单.txt 人民的名义.txt 和 relationship.py
2、要想图片好看点，一定要联网啊。里面我写了个爬虫，爬取一个配色网站的配色值。
如果你们想单机也可以画出好看的图，可以修改下代码，将代码爬虫部分改成读取本地颜色数据
使用示例
1、建好小说数据中的角色字典，格式如下
2、在文件夹中放入小说txt文件（人民的名义.txt）
3、在脚本文件夹中新建一个test.py文件
#导入relationship库中的Relationship类
from relationship import Relationship
#自定义节点词典（小说中人物角色）
dictpath = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/角色名单.txt'
#小说路径，只能是编码方式为utf-8的txt文件
datapath = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人民的名义.txt'
#程序运行生成的角色关系图保存地址
pic = r'/Users/suosuo/Desktop/人民的名义/人物关系图.png'
Re = Relationship(dictpath, datapath)
relation = Re.relationship()
graph = Re.network_digraph(relation, pic)
4、运行
文件夹中生成了 人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件。
node_edge.txt 有向图关系数据，可以后续导入gephi软件自定义制图
node_freq.txt 节点出现频率
注意：每次运行前请把人物关系图.png、node_edge.txt和node_freq.txt文件删除掉，再运行
