[TIL] 231027 - 데브코스 12일차

학습 내용

Seaborn : matplotlib을 기반으로 하는 시각화 라이브러리

- Seaborn을 사용해 시각화 실습 (line plot, bar plot)

 

WordCloud : 자주 등장하는 텍스트의 중요도나 인기도를 고려해 시각화 하는 것

 

 

생성 과정 

1. 자연어 문장에서 키워드 추출 (실습 : KoNLPy 라이브러리로 한국어 문장 전처리)

2. 키워드가 등장한 빈도 측정 (실습 : Counter를 이용해 빈도 수 측정)

3. 전처리한 정보와 WordCloud 라이브러리를 바탕으로 WordCloud 생성

 

 

 

어려웠던 점

WordCloud 실습을 할 때 font_path 부분에서 자꾸 오류가 났는데 주피터 노트북을 껐다 키니까 해결이 되었다.

폰트 경로는 폰트 이름을 적으면 된다.

 

wordcloud = WordCloud(
    font_path='malgun',
    background_color="white",
    height=1000,
    width=1000,
)

 

WordCloud 공식 문서

https://github.com/amueller/word_cloud

GitHub - amueller/word_cloud: A little word cloud generator in Python

 

느낀 점

단어의 빈도를 기준으로 시각화를 하니까 확실히 어떤 단어가 많이 사용되었는지 한 눈에 알 수 있었다.