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我们组的选题是Explorable Explanation,项目整体使用vue框架开发,同时也使用了echart,d3,G6,three.js等可视化工具。主题是对诗词数据进行可视化分析,点击右方小圆点,按键盘左右移动键可以切换页面,
我们筛选出唐诗宋词中出现概率较高的词语,使用word2vec进行向量化,然后使用余弦相似度找出较为相似的词语,可以通过拖拽点击进行交互,
使用three.js绘制了边塞诗的3D词云图,词频不同,字的大小不同,可以拖拽缩放进行交互,
纵观历史长河,我们对诗词在时间维度也进行了分析,绘制了时间走向图,可以查看每个事件节点的诗人数量。
横览五湖四海,我们也分析了各个省份的诗人数量,将其在地图上进行了可视化。红色球的数量和颜色代表了不同的数量,古人常常借助山川抒发情感,我们对诗词中名胜古迹出现次数进行了统计,颜色不同数量不同。
我们对诗词中的情感进行了分析,诗词中情感大致可分为喜怒悲豪四类,根据词向量,我们绘制了季节-情感-意向的桑基图,悬浮可展示不同信息。
同时我们也绘制了颜色-情感-季节的桑基图,悬浮可展示不同信息。
诗词可以分为多种类型,同一类型的诗词也可能抒发不同的情感,我们绘制了类型-情感-意向多级饼状图,可以点击展示更丰富的信息
我们对于诗词数据进行了层次聚类,对绘制了其中部分类别的词云图,悬浮在旭日图的不同部分,词云和文字会发生变化。
参考资料:
https://gallery.pyecharts.org/#/Sankey/sankey_diagram https://gallery.pyecharts.org/#/Sunburst/drink_flavors
参考pyecharts示例中的样式设计可视化。在阅读python代码的基础上,利用对应的echarts方法,在原有设计上改进或调整(包括属性设定、布局、交互、外观等),以更好的适应可视化任务。 数据全部来自于词向量、分类器等模型,与原示例无关。