Sentiment के आधार पर रंग देना
हम अपनी Twitter एनालिसिस में जगह के हिसाब से फर्क कर सकें, यह चाहते हैं. जगहों में एक महत्वपूर्ण फर्क यह है कि State of the Union स्पीच को वहाँ कैसे लिया गया. इसके लिए, हम Chapter 2 में कवर किए गए sentiment analysis का उपयोग करेंगे ताकि देश के अलग-अलग हिस्सों में स्पीच की प्रतिक्रिया को आँक सकें.
tweets_sotu डेटासेट, lon, lat, और Basemap की मैप m आपके लिए लोड कर दिए गए हैं. SentimentIntensityAnalyzer आपके वर्कस्पेस में sid के रूप में इंस्टैंशिएट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- sentiment स्कोर निकालें और उन्हें स्टोर करें.
- पॉइंट्स ड्रॉ करें, जहाँ color आर्ग्युमेंट को
sentiment_scoreऔर colormap को 'coolwarm' पर सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()