![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/632eb3f12539c66a46cbdf5618e3f2c39a9fda05/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9UHl0aG9uJTIwbmxwbG90JTIwJUUzJTgxJUE3JUU1JTg1JUIxJUU4JUI1JUI3JUUzJTgzJThEJUUzJTgzJTgzJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFGJUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUFGJUU4JUExJUE4JUU3JUE0JUJBJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1lMzhjYThmYzVhZDg4MmRhOWQwMzA5YzdjZjgxNjBmMg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwRnVrdWhhcmFZb2hlaSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTMyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NzE3ZWU4MTQ1ODZiOTllNzQ0NDc4ZDAwY2YxYWNkNDc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9b974893e5f032eb6ce6e8ccb90dec00)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Python nlplot で共起ネットワーク表示 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Python nlplot で共起ネットワーク表示 - Qiita
import pandas as pd import nlplot df = pd.read_table('test.txt', names=['tokens']) # target_col a... import pandas as pd import nlplot df = pd.read_table('test.txt', names=['tokens']) # target_col as a list type or a string separated by a space. npt = nlplot.NLPlot(df, target_col='tokens') stopwords = npt.get_stopword(top_n=15, min_freq=2) npt.build_graph(stopwords=stopwords, min_edge_frequency=5) npt.co_network(title='Co-occurrence network', width=600, height=500, save=True)