正文
=
0.6
)
plt
.
legend
(
loc
=
'upper right'
,)
plt
.
title
(
u
'%s的微信好友性别组成'
%
friends
[
0
][
'NickName'
])
plt
.
show
()
这里简单解释下这段代码，微信中性别字段的取值有Unkonw、Male和Female三种，其对应的数值分别为0、1、2。通过Collection模块中的Counter()对这三种不同的取值进行统计，其items()方法返回的是一个元组的集合，该元组的第一维元素表示键，即0、1、2，该元组的第二维元素表示数目，且该元组的集合是排序过的，即其键按照0、1、2 的顺序排列，所以通过map()方法就可以得到这三种不同取值的数目，我们将其传递给matplotlib绘制即可，这三种不同取值各自所占的百分比由matplotlib计算得出。下图是matplotlib绘制的好友性别分布图：
看到这个结果，我一点都不觉得意外，男女比例严重失衡，这虽然可以解释我单身的原因，可我不觉得通过调整男女比例就能解决问题，好多人认为自己单身是因为社交圈子狭小，那么是不是扩展了社交圈子就能摆脱单身呢？我觉得或许这样会增加脱单的概率，可幸运之神应该不会眷顾我，因为我的好运气早在我24岁以前就消耗完啦。
在知乎上有一个热门的话题：现在的男性是否普遍不再对女性展开追求了？，其实哪里会有人喜欢孤独呢？无非是怕一次又一次的失望罢了。有的人并不是我的花儿，我只是恰好途径了她的绽放。曾经有人说我是一个多情的人，可她永远不会知道，我做出的每一个决定都炽热而悲壮。所谓"慧极必伤，情深不寿；谦谦君子，温润如玉"，世人苦五毒者大抵如此。
好友头像
分析好友头像，从两个方面来分析，第一，在这些好友头像中，使用人脸头像的好友比重有多大；第二，从这些好友头像中，可以提取出哪些有价值的关键字。这里需要根据HeadImgUrl字段下载头像到本地，然后通过腾讯优图提供的人脸识别相关的API接口，检测头像图片中是否存在人脸以及提取图片中的标签。其中，前者是分类汇总，我们使用饼图来呈现结果；后者是对文本进行分析，我们使用词云来呈现结果。
关键代码如下所示：
def analyseHeadImage(frineds):
basePath = os.path.abspath('.')
baseFolder = basePath + 'HeadImages'
if(os.path.exists(baseFolder) == False):
os.makedirs(baseFolder)
faceApi = FaceAPI()
use_face = 0
not_use_face = 0
image_tags = ''
for index in range(1,len(friends)):
friend = friends[index]
imgFile = baseFolder + 'Image%s.jpg' % str(index)
imgData = itchat.get_head_img(userName = friend['UserName'])
if(os.path.exists(imgFile) == False):
with open(imgFile,'wb') as file:
file.write(imgData)
time.sleep(1)
result = faceApi.detectFace(imgFile)
if result == True:
use_face += 1
else:
not_use_face += 1
result = faceApi.extractTags(imgFile)
image_tags += ','.join(list(map(lambda x:x['tag_name'],result)))
labels = [u'使用人脸头像',u'不使用人脸头像']
counts = [use_face,not_use_face]
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']
plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
plt.axes(aspect=1)
plt.pie(counts,
labels=labels,
colors=colors,
labeldistance = 1.1,
autopct = '%3.1f%%',
shadow = False,
startangle = 90,
pctdistance = 0.6
)
plt.legend(loc='upper right
