如何将 zipf 曲线添加到词频条形图?
How to add a zipf curve to a bar plot of word frequency?
plt.figure()
plt.bar([key for val,key in lst], [val for val,key in lst])
plt.xlabel("Terms")
plt.ylabel("Counts")
plt.show()
我有一个元组列表 (count, term)
已按 count
的降序排序(即术语在本文档中出现的次数),并且我按上述方式绘制数据.现在假设我想证明术语的分布违反了计算语言学中的 Zipf 定律,我可以在不改变 x 轴的情况下向该图添加 Zipf 曲线 (f = c / rank) 吗?怎么样?
在内部,分类 x 轴编号为 0,1,2,...
。要在相同位置绘制曲线,请使用 range(len(lst))
作为 x 值。由于 Zipf 定律从 1 开始计算其值,因此相应的 y 值可以计算为 zipf.pmf(p, alpha)
,其中 p 变为 1,2,3,...
,alpha 是 zipf 参数。为了与未归一化的条形图对齐,这些值需要乘以总数。 This post 可用于找到最合适的 alpha。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import zipf
lst = [(60462, 'Italy'), (46755, 'Spain'), (10423, 'Greece'), (10197, 'Portugal'), (8737, 'Serbia'), (4105, 'Croatia'),
(3281, 'Bosnia and\nHerzegovina'), (2878, 'Albania'), (2083, 'North\nMacedonia'), (2079, 'Slovenia'),
(628, 'Montenegro'), (442, 'Malta'), (77, 'Andorra'), (34, 'San Marino'), (34, 'Gibraltar'), (1, 'Holy See')]
plt.bar([key for val, key in lst], [val for val, key in lst], color='limegreen')
alpha = 1.37065874
total = sum([p for p, c in lst])
plt.plot(range(len(lst)), [zipf.pmf(p, alpha) * total for p in range(1, len(lst) + 1)], color='crimson', lw=3)
plt.ylabel("Population")
plt.xticks(rotation='vertical')
plt.tight_layout()
plt.show()
plt.figure()
plt.bar([key for val,key in lst], [val for val,key in lst])
plt.xlabel("Terms")
plt.ylabel("Counts")
plt.show()
我有一个元组列表 (count, term)
已按 count
的降序排序(即术语在本文档中出现的次数),并且我按上述方式绘制数据.现在假设我想证明术语的分布违反了计算语言学中的 Zipf 定律,我可以在不改变 x 轴的情况下向该图添加 Zipf 曲线 (f = c / rank) 吗?怎么样?
在内部,分类 x 轴编号为 0,1,2,...
。要在相同位置绘制曲线,请使用 range(len(lst))
作为 x 值。由于 Zipf 定律从 1 开始计算其值,因此相应的 y 值可以计算为 zipf.pmf(p, alpha)
,其中 p 变为 1,2,3,...
,alpha 是 zipf 参数。为了与未归一化的条形图对齐,这些值需要乘以总数。 This post 可用于找到最合适的 alpha。
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import zipf
lst = [(60462, 'Italy'), (46755, 'Spain'), (10423, 'Greece'), (10197, 'Portugal'), (8737, 'Serbia'), (4105, 'Croatia'),
(3281, 'Bosnia and\nHerzegovina'), (2878, 'Albania'), (2083, 'North\nMacedonia'), (2079, 'Slovenia'),
(628, 'Montenegro'), (442, 'Malta'), (77, 'Andorra'), (34, 'San Marino'), (34, 'Gibraltar'), (1, 'Holy See')]
plt.bar([key for val, key in lst], [val for val, key in lst], color='limegreen')
alpha = 1.37065874
total = sum([p for p, c in lst])
plt.plot(range(len(lst)), [zipf.pmf(p, alpha) * total for p in range(1, len(lst) + 1)], color='crimson', lw=3)
plt.ylabel("Population")
plt.xticks(rotation='vertical')
plt.tight_layout()
plt.show()