非常感谢你对Python数据分析之PMI数据图形展示的关注。下面是完整攻略：

Python数据分析之PMI数据图形展示

1. 介绍

PMI（Pointwise Mutual Information）指的是一种用来衡量两个事件的相关性的指标，它广泛应用于NLP（自然语言处理）和文本挖掘领域。PMI可用于计算两个单词之间的相似度，以及衡量一个单词在某个上下文中的重要性等。本篇攻略将介绍如何通过Python对PMI数据进行图形展示。

2. 准备工作

在进行图形展示前，需要先进行一些准备工作。具体包括：

2.1 安装Python包

需要安装以下Python包：

• jieba
• numpy
• pandas
• matplotlib

可以通过以下命令安装这些包：

pip install jieba numpy pandas matplotlib

2.2 准备文本数据

需要准备一份文本数据，可以使用示例数据，在此示例中，我们将使用《红楼梦》全文作为示例数据。

2.3 分词

使用_jieba_对文本进行分词，得到文本的分词结果，可以参考以下代码示例：

import jieba

# 读取文本数据
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
seg_list = jieba.lcut(text)

2.4 构建词频统计表

对分词结果进行词频统计，可以使用_Pandas_包中的_value_counts()_方法，代码示例如下：

import pandas as pd

# 将分词结果转换为数据框
word_counts = pd.DataFrame(seg_list, columns=['word'])

# 构建词频统计表
word_count_table = word_counts['word'].value_counts()

2.5 构建PMI相关数据

构建PMI相关的数据，可以参考以下代码示例：

import numpy as np

# 计算每个单词的PMI
word_pmi = pd.DataFrame(columns=['word_1', 'word_2', 'pmi'])

for i in range(len(word_counts)):
    for j in range(i+1,len(word_counts)):
        w1 = word_counts['word'][i]
        w2 = word_counts['word'][j]
        if w1 != w2:
            count_w1 = word_counts['word'].value_counts()[w1]
            count_w2 = word_counts['word'].value_counts()[w2]
            count_w1_w2 = np.sum([(seg_list[k] == w1 and seg_list[k+1] == w2) or (seg_list[k] == w2 and seg_list[k+1] == w1) for k in range(len(seg_list)-1)])
            pmi = np.log2(count_w1_w2) + np.log2(len(seg_list)) - np.log2(count_w1) - np.log2(count_w2)
            word_pmi = word_pmi.append({'word_1':w1, 'word_2':w2, 'pmi':pmi}, ignore_index=True)

3. 图形展示

使用_matplotlib_包进行图形展示，可以使用以下代码示例进行绘图：

3.1 词云展示

使用_WordCloud_包对文本分词结果进行词云展示，代码示例如下：

from wordcloud import WordCloud

# 将分词结果转换为字符串
seg_str = ' '.join(seg_list)

# 构建词云对象
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white').generate(seg_str)

# 在matplotlib中展示词云
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

3.2 PMI矩阵展示

使用_matplotlib_中的imshow()函数对PMI相关数据进行热力图展示，代码示例如下：

# 构建PMI相关数据矩阵
pmi_matrix = np.zeros((len(word_counts),len(word_counts)))

for i in range(len(word_counts)):
    for j in range(i+1,len(word_counts)):
        w1 = word_counts['word'][i]
        w2 = word_counts['word'][j]
        if w1 != w2:
            pmi = word_pmi.loc[(word_pmi['word_1'] == w1) & (word_pmi['word_2'] == w2)]['pmi']
            if len(pmi) > 0:
                pmi_matrix[i][j] = pmi
                pmi_matrix[j][i] = pmi

# 绘制PMI矩阵热力图
plt.imshow(pmi_matrix, cmap='RdPu')
plt.colorbar()
plt.show()

以上就是Python数据分析之PMI数据图形展示的完整攻略及两个示例说明。希望能够对你有所帮助。