Obarvení podle sentimentu
Chceme umět rozlišovat místa v rámci naší analýzy na Twitteru. Jedním z rozlišovacích faktorů je to, jak bylo přijato prohlášení o stavu unie. Za tímto účelem použijeme analýzu sentimentu, kterou jsme probrali v kapitole 2, abychom zjistili, jak byl projev přijat v různých částech země.
Dataset tweets_sotu je už načtený, stejně jako proměnné lon, lat a mapa Basemap m. SentimentIntensityAnalyzer je v tvém pracovním prostředí dostupný jako sid.
Toto cvičení je součástí kurzu
Analýza dat ze sociálních sítí v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Vypočítej skóre sentimentu a ulož je.
- Vykresli body tak, že argument barvy nastavíš na
sentiment_scorea barevnou mapu na 'coolwarm'.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Generate sentiment scores
sentiment_scores = ____[____].apply(____)
# Isolate the compound element
sentiment_scores = [x['compound'] for x in sentiment_scores]
# Draw the points
____.____(____, ____, ____ = True,
c = ____,
____ = 'coolwarm', alpha = 0.7)
# Show the plot
plt.show()