Janomeを使った形態素解析③

※使用したデータ：カップヌードルミュージアムの口コミ500件
（じゃらんの口コミをスクレイピングで取得したもの。
　なお、単語はリスト化した後に動詞・名詞・形容詞・副詞のみに限定。）

■単語の出現回数順に並べる

1. 辞書型データに「.items()」ですべての要素を取り出す
   （豆知識：「.keys()」＝すべてのキーを取り出す、「.values()」＝すべての値を取り出す）
2. 「sorted()」で並び替える

sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)

• lambda関数の形：lambda (引数) : (返り値＝式)
• .items()で取り出した要素はタプル（キー、値）になっているので、x[1]＝タプルの2番目の要素で並べ替えるという意味
• reverse=True：降順
  

■グラフ化する（matplotlib）

import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib  #日本語に対応させる！
%matplotlib inline

words = [x[0] for x in sorted_word_freq[:10]]
freqs = [x[1] for x in sorted_word_freq[:10]]

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(words, freqs)
plt.show(fig)

※ワードクラウドの画像を保存するには：

fig.savefig("画像名.png")

■ワードクラウドを作る

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

wc_data = ' '.join(base_list) #スペースで区切った1つの文字列にする
wordcloud = WordCloud(font_path='meiryo.ttc',\
                      background_color='white',\
                      max_words=50)
wordcloud.generate(wc_data)

plt.imshow(wordcloud)

※ワードクラウドの画像を保存するには：

wordcloud.to_file("画像名.png")