💂 Ⓜ️ ♾ 膝盖上的VC词云 🤟🏼 ❎ 👨🏿‍🔧

最近，我非常想知道“咖啡”一词在我的朋友的公众场合被发现的频率，并根据出现在帖子中的频率来构建一朵美丽的词云。
如果您对使用C＃实际在膝盖上进行操作感兴趣，请在cat下使用。

注意事项

因为这个应用程序是我的膝盖上写的，唯一的任务是逗我好奇心，决定将其分为两个阶段：获取单词并将其保存到文件中，用笔清除其中的所有介词，然后从接收到的文件中构建一个云。
对于一些更严肃的任务，值得使用介词，结尾或其他替代选项的字典。

从VK获取数据

首先，安装适当的库。我们创建VK应用程序。

var services = new ServiceCollection(); var vkApi = new VkApi(services);

我们将授权，尽管可以跳过此阶段，但是VK中可用的“墙”的数量将急剧减少。

  vkApi.Authorize(new ApiAuthParams { AccessToken = " ",Settings = Settings.All});

或：

 vkApi.Authorize(new ApiAuthParams { Login = "Login", Password = "Password", Settings = Settings.All });

我们会在选定的墙上获得最近的100个帖子。

 var posts=vkApi.Wall.Get(new WallGetParams { OwnerId = (long)Id,//   id    - Count = 100 });

从现有的收藏中，我们进行了一条大系列。

 foreach (var post in posts.WallPosts) { if (!string.IsNullOrEmpty(post.Text)) data += post.Text; }

此外，您可以从标点符号清除选定的行。

  data = Regex.Replace(data, "\\!|\\?|\\(|\\)|\"|\\#|\\,|»|«|-", string.Empty);

好吧，让我们收集一些单词。

  var words = data.Split(default(Char[]), StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries).ToList();

在倒数第二阶段，我们用单词的频率组成一本字典。

 var wordsDictionary = new Dictionary<string, int>(); foreach (var word in words) { if (wordsDictionary.ContainsKey(word.ToLower())) wordsDictionary[word.ToLower()] += 1; else { wordsDictionary.Add(word.ToLower(),1); } }

最后，我们对其进行排序，并根据需要将其保存到文件中。

 wordsDictionary = wordsDictionary.OrderByDescending(x => x.Value) .ToDictionary(x => x.Key, x => x.Value);

继续创建词云

为此，必须将依赖项System.Drawing添加到项目和此package中。

向我们的应用程序添加依赖项。

 using WordCloudGen = WordCloud.WordCloud;

然后我们形成图像。

  var wc = new WordCloudGen(1024, 1024); wc.Draw(wordsDictionary.Keys.ToList(), wordsDictionary.Values.ToList()) .Save("cloudwords.jpg"); Console.WriteLine("pict create");

最后，我想对用户worldbeater表示感谢，并回顾VK库在tg中有很大的支持。顺便说一下，“咖啡”一词有100个帖子，出现了142次。

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从VK获取数据

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