Окраска по тональности
Мы хотим научиться различать места по данным из Twitter. Один из показателей, по которому места отличаются друг от друга, — это то, как была воспринята речь на обращении президента к нации. Для этого воспользуемся анализом тональности из главы 2, чтобы оценить, как речь была принята в разных частях страны.
Набор данных tweets_sotu, а также переменные lon, lat и карта Basemap m уже загружены. SentimentIntensityAnalyzer создан как sid в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных социальных сетей на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите оценки тональности и сохраните результат.
- Нанесите точки на карту, задав аргумент цвета равным
sentiment_score, а цветовую карту — значением 'coolwarm'.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()