本文使用python抓取微博数据并对微博文本分析和可视化，LDA（树图）、关系图、词云、时间趋势（折线图）、热度地图、词典情感分析（饼图和3D柱状图）、词向量神经网络情感分析、tfidf聚类、词向量聚类、关键词提取、文本相似度分析等。

数据预处理

1. prepro.py、pre_graph.py、senti_pre.py

   为了应对各种分析需求，需要数据预处理，具体所需数据文件类型和输出的结果数据结构见这三个py文件

   PS：

   prepro.py 运行时根据需要修改123、143、166行三处代码

   pre_graph.py 运行时根据需要修改127、140行两处代码

   senti_pre.py 运行时根据需要修改第119行代码

2. zh_wiki.py、langconv.py

   这两个py文件是用于繁体转简体的无需修改

   数据分析和可视化
   词云：wc.py（需要跑完prepro.py）

   根据需要修改3、19、26行代码

   热度地图： map.py（需要跑完prepro.py）

   根据需要修改第8行代码

   
   转发、评论、点赞时间序列： line.py（需要跑完senti_pre.py 和 senti_analy.py）

   
   微博评论关系图： graph.py（需要跑完pre_graph.py）

   （参考）

   
   文本聚类： cluster_tfidf.py 和 cluster_w2v.py（需要跑完prepro.py）

   LDA主题模型分析： LDA.py（需要跑完senti_pre.py）tree.py（需要跑完senti_analy.py）

   
   情感分析（词典）： senti_analy.py（需要跑完senti_pre.py）3Dbar.py（需要跑完senti_analy.py）pie.py（需要跑完senti_analy.py）

   
   情感分析（W2V+LSTM）：Sentiment-Analysis-master文档中的senti_lstm.py（需要跑完senti_pre.py）

   

情感分析：