莫煩 Python 的原版程式碼: https://github.com/MorvanZhou/NLP-Tutorials
我修改過的版本: https://gitlab.com/graduate_lab415/nlp/-/blob/master/main.py

今天要來介紹繪製語料庫模型分布狀況的 Heatmap，成果圖大概會長這樣

• 圖片截自 莫煩Pythton
  
• 以我的語料庫之第三類別繪製
  

認真觀察圖片，以詞的部分來看，可以發現越常出現的詞，會呈現 淺色+多格；少出現的詞會呈現 深色+少格。
以一個句子來看，每個有出現在句中的詞，會呈現深淺不一的顏色，其中顏色越深的部分，代表這個句子中越重要的詞。

TF-IDF 假設出現越多次的詞越不重要

程式碼

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei']
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def show_tfidf(tfidf, vocb, filename):
    # [n_vocab, n_doc]
    plt.imshow(tfidf, cmap="YlGn", vmin=tfidf.min(), vmax=tfidf.max())
    plt.xticks(np.arange(tfidf.shape[1]), vocb, fontsize=6, rotation=90)
    plt.yticks(np.arange(tfidf.shape[0]), np.arange(1, tfidf.shape[1] + 1), fontsize=6)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig("./visual/results/%s_%d.png" % (filename, calendar.timegm(time.gmtime())), format="png", dpi=500)
    plt.rcParams['font.family'] = 'AR PL UKai CN'
    plt.show()

遇到的問題

在執行的過程中，其實遇到一些問題，所以這段程式碼是根據莫煩 Python 的範例修改的。

由於我的語料庫是中文為主，所以使用預設字體時遇到中文缺字很嚴重的狀況，幾乎全都變成方框。後來參考了這篇文章 centos下python使用matplotlib绘图出现中文乱码，修改了預設字體後，才能正常顯示。

BTW，我的環境是 Ubuntu 20.04

另外，還有另一個問題，一開始我用來畫 Heatmap 的資料是整個語料庫，就變成用 matplot 的小視窗可以看到完整版，但截圖下來所有的字就會全擠在一起，可讀性很差，所以後來才改成只用第三類的資料來畫。

最後，為了可以保存每次執行生成的圖片，不會被洗掉，我修改了檔名的格式，可以依當下的 timestamp 生成，就不會重複了。

結語

畫圖的部分滿有趣的，平常只看數據，不一定看得出詞權重的關係，一旦畫成了 Heatmap，可以更視覺化的了解 TF-IDF 的意義。

參考資料

• MorvanZhou/NLP-Tutorials
• 统计学让搜索速度起飞 | 莫煩Pytthon
• centos下python使用matplotlib绘图出现中文乱码

• 本文同步發布在: https://dreambo4.github.io/2021/10/04/%E8%AA%9E%E6%96%99%E5%BA%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8B-08-%E7%B9%AA%E8%A3%BD%E8%AA%9E%E6%96%99%E5%BA%AB%E6%A8%A1%E5%9E%8BHeatmap%E5%9C%96/