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微信好友男女比例,区域排名,签名情感分析
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OpenCV 最近修改于 2025-01-11 05:57:26

wechat

微信好友男女比例,区域排名,签名情感分析

| 程序 | 备注 |技术栈| |:-------------:|:-------------:|:-----:| | 微信好友性别占比|采集微信好友性别比例并绘制饼图|itchat, matplotlib| | 微信好友头像|采集微信好友头像并拼接大图|itchat, math, PIL| | 微信好友地区分布|采集微信好友区域分布并分别制作省会和城市Top10柱形图 |itchat, matplotlib| | 微信好友个性签名情感分析|采集微信性别比例并绘制饼图|itchat, matplotlib, jieba, numpy, snownlp, wordcloud| | 微信群好友统计|采集微信群好友信息|itchat, matplotlib, PIL|

1、微信登录

import itchat

itchat.auto_login(hotReload=True)
itchat.dump_login_status()
we_friend = itchat.get_friends(update=True)[:]

返回的结果we_friend是微信好友的基本信息列表, 单个好友字典的 key 如下表:

| key | 备注 | |:-------------:|:-------------:| |UserName|微信系统内的用户编码标识| |NickName|好友昵称| |Sex|性别| |Province|省份| |City|城市| |HeadImgUrl|微信系统内的头像URL| |RemarkName|好友的备注名| |Signature|个性签名|

2、微信好友性别占比

通过统计好友人数、男生女生各多少人算出好友性别占比,再绘制饼图。

微信好友性别比例

3、微信好友头像

  • 首先需要把好友头像保存在同一目录

  • 设定最后拼图的大小,以及每行需要拼接几个头像,这里我采用图片的面积除以图片的张数

each_size = int(math.sqrt(float(640 * 640) / len(ls)))  # 算出每张图片的大小多少合适
lines = int(640 / each_size)
image = Image.new('RGBA', (640, 640))   # 创建640*640px的大图

好友头像拼接图

4、微信好友地区分布

  • 由于地区太多,故使用Python sorted函数进行排序,对地区和城市Top10进行柱状图展示

微信好友城市Top10

微信好友区域Top10

通过区域和城市人数排名,其实大致看出你的户籍所在地和工作地点了。

5、微信好友个性签名情感分析

这里主要做了两部分

  • 第一部分使用jieba分词对好友个性签名进行切词,并制作词云图,这里的词云图背景使用比较火的小猪佩奇

好友个性签名词云图

  • 第二部分使用snownlp对好友的签名做一个简单的情感分析

好友签名情感分析

通过饼图来推测我的好友大多数正向情感要高于负向情感。

6、微信群好友统计

之前加了一个中产互助社群,群成员既有一线京沪广深、二线杭宁苏夏,成渝武郑,也有四五七八线地级市县以及国外的朋友,群里刚好讨论了一个话题《三到五年后离开北上广的有多少打算的》,借此机会统计下目前有多少在一线工作,3年后会再次统计一波

群聊用户列表的获取方法为update_chatroom

  • 同样,如果想要更新该群聊的其他信息也可以用该方法
  • 群聊在首次获取中不会获取群聊的用户列表,所以需要调用该命令才能获取群聊的成员
  • 该方法需要传入群聊的UserName,返回特定群聊的详细信息
  • 同样也可以传入UserName组成的列表,那么相应的也会返回指定用户的最新信息组成的列表
import itchat
memberList = itchat.update_chatroom('@@abcdefg1234567', detailedMember=True)

中产之路2群(新)好友性别比例 中产之路2群(新)群好友人数Top20

性别比例这里就不再提,群内好友人数分布从图片中可以清晰看到Top3是北京、上海、深圳,的确如此。对于普通人来说,大城市发展的机会、空间、市场、机遇、机会都会比小城市大的多。

内容大纲
批注笔记
微信好友男女比例,区域排名,签名情感分析
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