微信邀请群聊后显示其他人都不是微信好友关系,这是什么意思?_百度知道
微信邀请群聊后显示其他人都不是微信好友关系,这是什么意思?
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不认识就退出来吧
就是没有一个是你的朋友添加到你的通讯录导出。
那些是把你删了的人。删了他们就好了
如果说他们都把我删了，但是我还可以看到他们发的动态啊，这是怎么回事？
因为你还有他的好友啊。你可以看到他动态。他却看不到你动态。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。微信怎么和群里不是好友的人私聊？不添加好友，点头像只有添加到通讯录，没有发消息。_百度知道
该问题可能描述不清，建议你
微信怎么和群里不是好友的人私聊？不添加好友，点头像只有添加到通讯录，没有发消息。
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在微信群里发信息，是所有人可以共同看见的。如果你想跟微信群里的某一个人单独发信息，需要加对方好友。和微信群里的人私聊需要先添加对方为好友才行。工具原料：手机，微信。操作步骤：1、打开微信群，点击右上角图标。2、进入后点击头像。3、然后点击添加到通讯录即可。4、添加好友后，就可以聊天了
采纳率：100%
微信只有朋友圈才能私聊。点头像添加到通讯录，没有发消息，那是对方设置了朋友验证。
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微信只有加好友后才能和对方发信息，陌生人是发不了信息的。如果你加了对方好友，又不想让他看你朋友圈的东西，你可以在他的账号信息里设置不然他看你的朋友圈
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。微信群聊组里的两个人单独聊天可以不让群里其它人看到吗_百度知道
微信群聊组里的两个人单独聊天可以不让群里其它人看到吗
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可以，打开设置隐私。
那你聊天的时候，有人怎么办啊？
你直接加ta私聊就好了
你们加好友私聊就可以了阿
问题描写: 怎样总提示我必须插入1张图片呢……我加图片了呀 标题有图片内容也有最好答案: 微信公众平台的图文消息是这样发的: 1、先在左边栏目管理栏目下点击素材管理项,然后在中间编辑区选择“单图文消息
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。微信测试“不常联系的朋友” 我又开始逢人换手机号了 - A5创业网
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微信测试“不常联系的朋友” 我又开始逢人换手机号了
& 09:26&&来源：PingWest品玩&
　　为了让你更快、更容易找到并管理那些&不常联系的朋友&，微信又在你的社交关系上做了新的尝试。
　　这个功能本身没什么，只是它再一次提醒了我微信好友并不是一个可靠的关系。
　　于是，我又开始逢人换名片了。
　　微信又在强化社交的私人属性
　　微信的&不常联系的朋友&功能藏得很深，它放置在我-设置-隐私内，这个功能已经开始向更大范围的微信用户进行测试。
　　通过这个功能，微信用户可以进一步管理你不常社交的朋友&&它给了你三个条件，让你筛选出&不常联系的人&：
　　接下来，你可以屏蔽他们的朋友圈，不让他们看你的朋友圈，也直接删除好友。
　　这看似很美好，但我的体验是这样的：
　　当我选择半年内无单聊的时候，我惊讶地发现接近2000好友的我竟然有接近1100人无单独聊天，我观察了一下，其中包括了不少大中小学同学、换了工作的前同事，许多未联系的合作伙伴;
　　当我选择无共同小群的人也达到了惊人的886人，要知道作为媒体人其实有很多共同的群，很多媒体会在同一个群;
　　而半年内没有回复过他(她)朋友圈的人达到了1100人左右，很多新加的朋友，很多不爱发朋友圈的朋友;
　　而三项同时选择，留下了最终的500人左右，这里面有我的大学导师、不常联系的前前同事，在老家工作的高中同学;
　　表面上看，微信在强调用户关系链和朋友圈之间的私人属性。
　　但三个条件交叉筛选怎么都没有办法筛出我真正想屏蔽/删除的人，而那些被不常联系的人功能筛出的部分竟也有对我十分重要。
　　比如微商最爱群发和在朋友圈刷赞&&出于对微商的观察，我曾添加过几个微商好友。但我无论怎么勾选这些条件，他们都不会被筛选掉，其实他们是我最想屏蔽/删除的人。
　　那些特别喜欢使用某三方清理助手测试你删除没删除她的同学、哪家餐厅又开业了，求你给它集个赞的朋友、不结婚不借钱就不联系，又在一个群的高中同学&..他们反而也在这个设定的框架外。
　　他们也是我&一时冲动&想要删除的群体之一。
　　但静下心来想想看，即便他们使用微信的习惯令我厌恶。但我似乎也并没有特别想删除他们。
　　因为他们中的好多人，是我曾经要好的朋友，而由于手机号码的变更或通讯录的丢失，微信是我与这个人最后的联系方式。
　　微信这个功能尽管并不实用，却给我提了个醒。我意识到&&微信社交的需求已经和更早阶段的社交需求完全不同。
　　有的时候，我很想联系那个不怎么想联系我的好友啊
　　手机通信和微信通信之间，从来就存在着单线联系和双向联系许可的区别。
　　你知道了一个人的手机号，只要他不更换号码或刻意在手机端拉黑你，你就永远可以联系到他。
　　而微信不同，即便是不被特意拉黑，对方也有可能因为好友到达上限、不想看你的朋友圈内容或使用本次的&不常联系人&功能而把你删掉。
　　在工作场景上，这个区别会更加明显。
　　由于工作原因，我隔三差五会在微信里加上几个初创公司的老板或大公司的员工，也许加上微信之后仅有一次短暂的合作，之后几年都不一定再说话，但我并不希望切断联系。当相关的企业有了新的活动或动态，我依然能希望第一时间联系到公司负责人。
　　而现实是，我有时候微信发消息过去，发现早已经被删除好友。这时候如果电话打过去，我会发现其实对方也不知道是什么时候删的，也对我并没有什么恶意&&&可能是用了什么软件清理掉了吧&。
　　但如果没有电话，那么通信就此中断。
　　在过去，我也一直反感推销员，但手机通讯录里总会备个有过一两次交情的保险员、水电工和保姆。
　　自从有了微信，这种若即若离的关系反而不存在了，你只有两种选择：要么让这些人成为&好友&，肆意的在你的朋友圈里发广告或定期给你群发消息;要么彻底与他们断绝来往，在你下次有需求的时候重新大海捞针的认识新人。
　　电话、手机的出现让大家的关系变得紧密&&任意一方的主动，均可让链接实现。但微信的逻辑是必须双方主动，一条链接才能形成。
　　你和你一个许久不联系的同学之间可能并没有什么深仇大恨，就是在朋友圈某个新闻热点上表现出了理念不和，然后微信&拉黑&却在放大这种隔阂。
　　你和朋友闹翻了，你把他微信删了或者拉黑了;但转过几个月，他想对你道歉，发现根本不能联系上你&&
　　你几年后突然想起来，想冰释前嫌，却发现自己已经忘了微信号(谁会记得好友的微信号呢?)，想加也加不回来;当然你更多的会直接忘了这个人，这辈子就再也见不到了&&
　　况且现在，换微信号的成本比换手机号低太多了。一个人可以因为失恋，把微信号删了重新申请一个。但如果一个人失恋要是把手机号扔了，那他所有的网站绑定、银行卡绑定包括微信号绑定的手机号都要换一遍。
　　所以，拿到手机号，我基本有了我未来五年都能联系到他的安全感。
　　但交换微信，我是没有任何安全感的&&微信&拉黑&的成本太低了，而且微信官方在某种程度上正在让这个门槛变得更低，因为在微信看来治理被微商和广告占领的朋友圈远比联络本身更重要。
　　昨天地震，微博上也有这样一个事，让人非常有感触。有人晒出一个截图， 是一个人在微信上询问另外一个人&你那里有没有事&，结果微信显示互相已经不是好友了。而这在过去，其实一般是通过一个短信发过去问候的。
　　而维护微信关系的成本却非常高，你要时常发一些投其所好的朋友圈让他们给你评论点赞、你绝不能随意群发避免被人手动删除、你还要有事没事半年尬聊一次避免因为太久没联系而被删除。
　　维护微信社交像是过去人们的书信通讯，为了不失去联系，书信必须保持一定的频度和质量。一旦有了&好像也没什么大事儿，这个月不写了&的念头，那因为搬家而失去联络也是早晚的事儿。
　　在微信删除好友不主动提示的模式下，这就像是你觉得我还住在小时候那个胡同一样&&除非你亲自去确认，否则&写信还能联系到&就成了一种幻想。
　　现在好了，给了你批量&拉黑&好友的可能。
　　微信社交就像搬家写信一样。只要一搬家，这辈子可能就再也联系不到了，但是随着成长，人的住所总是要变的。
　　而现在我删除了你这个好友，但你可能觉得我没删你好友，你觉得我还住在小时候那个胡同一样&&除非你亲自去确认，否则就成了一种幻想。
　　一个常年不联系的好友，在朋友圈里我是不会注意到他消失了的; 但这不意味着我永远都不想联系他了。但也有一种可能，他已经把我删了。
　　在强关系和弱关系之间徘徊，我们将被引向何处?
　　在这个覆盖了近10亿用户的国民社交软件上，微信的考虑肯定是非常深入的&&考虑到人性、群体、社交需求&&每一步要谨慎在谨慎。
　　微信试图让你感觉到前所未有的安静&&比如剥离你的生活、工作分组。在个人隐私设置方面，微信iOS 6.5.7版本中，微信推出了&允许朋友查看朋友圈的范围&的功能;微信iOS 6.5.12版本中，微信用户可以设置某条朋友圈的互动不再通知。
　　这些功能可以隔离掉在工作中试图打扰你生活的人，隔离大部分的叨扰，但也可能隔离了那些真正想要去了解你的人。
　　微信也试图让你回到最初的无干扰强关系社交体验&&微信的隐私设置不停地在更新、改变，正是因为在强关系和弱关系社交之间，人们产生了非常微妙的心理变化&&一些人喜欢窥探，一些人选择被遗忘，微信在大部分人和小部分人之间摇摆，毕竟深度社交也可以换个名字叫打扰。
　　我们真的猜不到微信最终会要将我们引向何处，如何在社交需求变薄和变厚之间寻找到平衡，但我们不妨也要向好的地方想想。
　　以前我们朋友少，联系多，觉得社交很充足，喜欢在朋友圈里尽情地表达自己;现在我们朋友多，联系却少，恨不得把自己藏在那个孤僻的角落。
　　或许，这一次微信就是想修剪下你虚假的社交需求。
　　让你回到那个最初的社交情景下，逼着你和那些最好的朋友聊聊天。
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责任编辑：灿灿&&&/&&&作者：王飞
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基于Python实现的微信好友数据分析
最近微信迎来了一次重要的更新，允许用户对”发现”页面进行定制。不知道从什么时候开始，微信朋友圈变得越来越复杂，当越来越多的人选择”仅展示最近三天的朋友圈”，大概连微信官方都是一脸的无可奈何。逐步泛化的好友关系，让微信从熟人社交逐渐过渡到陌生人社交，而朋友圈里亦真亦幻的状态更新，仿佛在努力证明每一个个体的”有趣”。有人选择在朋友圈里记录生活的点滴，有人选择在朋友圈里展示观点的异同，可归根到底，人们无时无刻不在窥探着别人的生活，唯独怕别人过多地了解自己的生活。人性中交织着的光明与黑暗，像一只浑身长满刺的刺猬，离得太远会感觉到寒冷，而靠得太近则害怕被刺扎到。朋友圈就像过年走亲戚，即便你心中有一万个不痛快，总是不愿意撕破脸，或屏蔽对方，或不给对方看，或仅展示最后三天，于是通讯录里的联系人越来越多，朋友圈越来越大，可再不会有能真正触动你内心的”小红点”出现，人类让一个产品变得越来越复杂，然后说它无法满足人类的需求，这大概是一开始就始料不及的吧！
有人说，人性远比计算机编程更复杂，因为即使是人类迄今为止最伟大的发明——计算机，在面对人类的自然语言时同样会张惶失措 。人类有多少语言存在着模棱两可的含义，我认为语言是人类最大的误解，人类时常喜欢揣测语言背后隐藏的含义，好像在沟通时表达清晰的含义会让人类没有面子，更不用说网络上流行的猜测女朋友真实意图的案例。金庸先生的武侠小说《射雕英雄传》里，在信息闭塞的南宋时期，江湖上裘千丈的一句鬼话，就搅得整个武林天翻地覆。其实，一两句话说清楚不好吗？黄药师、全真七子、江南六怪间的种种纠葛，哪一场不是误会？一众儿武功震古烁今的武林高手，怎么没有丝毫的去伪存真的能力，语言造成了多少误会。
可即便人类的语言复杂得像一本无字天书，可人类还是从这些语言中寻觅到蛛丝马迹。古人有文王”拘而演周易”、东方朔测字卜卦，这种带有”迷信”色彩的原始崇拜，就如同今天人们迷信星座运势一般，都是人类在上千年的演变中不断对经验进行总结和训练的结果。如此说起来，我们的人工智能未尝不是一种更加科学化的”迷信”，因为数据和算法让我们在不断地相信，这一切都是真实地。生活在数字时代的我们，无疑是悲哀的，一面努力地在别人面前隐藏真实地自己，一面不无遗憾地感慨自己无处遁逃，每一根数字神经都紧紧地联系着你和我，你不能渴望任何一部数字设备具备真正的智能，可你生命里的每个瞬间，都在悄然间被数据地折射出来。
今天这篇文章会基于 Python 对微信好友进行数据分析，这里选择的维度主要有：性别、头像、签名、位置，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果，其中，对文本类信息会采用词频分析和情感分析两种方法。常言道：工欲善其事，必先利其器也。在正式开始这篇文章前，简单介绍下本文中使用到的第三方模块：
* ：微信网页版接口封装Python版本，在本文中用以获取微信好友信息。
* ：结巴分词的 Python 版本，在本文中用以对文本信息进行分词处理。
* ： Python 中图表绘制模块，在本文中用以绘制柱形图和饼图
* ：一个 Python 中的中文分词模块，在本文中用以对文本信息进行情感判断。
* ： Python 中的图像处理模块，在本文中用以对图片进行处理。
* ： Python中 的数值计算模块，在本文中配合
模块使用。
* ： Python 中的词云模块，在本文中用以绘制词云图片。
* ：腾讯优图提供的 Python 版本 SDK ，在本文中用以识别人脸及提取图片标签信息。
以上模块均可通过 pip 安装，关于各个模块使用的详细说明，请自行查阅各自文档。
分析微信好友数据的前提是获得好友信息，通过使用 itchat 这个模块，这一切会变得非常简单，我们通过下面两行代码就可以实现：
itchat.auto_login(hotReload = True)
friends = itchat.get_friends(update = True)
同平时登录网页版微信一样，我们使用手机扫描二维码就可以登录，这里返回的friends对象是一个集合，第一个元素是当前用户。所以，在下面的数据分析流程中，我们始终取friends[1:]作为原始输入数据，集合中的每一个元素都是一个字典结构，以我本人为例，可以注意到这里有Sex、City、Province、HeadImgUrl、Signature这四个字段，我们下面的分析就从这四个字段入手：
分析好友性别，我们首先要获得所有好友的性别信息，这里我们将每一个好友信息的Sex字段提取出来，然后分别统计出Male、Female和Unkonw的数目，我们将这三个数值组装到一个列表中，即可使用matplotlib模块绘制出饼图来，其代码实现如下：
def analyseSex(firends):
sexs = list(map(lambda x:x['Sex'],friends[1:]))
counts = list(map(lambda x:x[1],Counter(sexs).items()))
labels = ['Unknow','Male','Female']
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',)
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：，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。
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
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',)
plt.title(u'%s的微信好友使用人脸头像情况' % friends[0]['NickName'])
plt.show()
image_tags = image_tags.encode('iso8859-1').decode('utf-8')
back_coloring = np.array(Image.open('face.jpg'))
wordcloud = WordCloud(
font_path='simfang.ttf',
background_color="white",
max_words=1200,
mask=back_coloring,
max_font_size=75,
random_state=45,
width=800,
height=480,
wordcloud.generate(image_tags)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
这里我们会在当前目录新建一个HeadImages目录，用以存储所有好友的头像，然后我们这里会用到一个名为FaceApi类，这个类由腾讯优图的SDK封装而来，这里分别调用了和两个API接口，前者会统计”使用人脸头像”和”不使用人脸头像”的好友各自的数目，后者会累加每个头像中提取出来的标签。其分析结果如下图所示：
可以注意到，在所有微信好友中，约有接近1/4的微信好友使用了人脸头像， 而有接近3/4的微信好友没有人脸头像，这说明在所有微信好友中对”颜值 “有自信的人，仅仅占到好友总数的25%，或者说75%的微信好友行事风格偏低调为主，不喜欢用人脸头像做微信头像。这是否说明”好看的皮囊”并非是千篇一律，长得好看的人实在是少数中的少数。所以，当女生的妆容越来越向着”韩式半永久粗平眉”、”瓜子脸”和”大红唇”靠拢的时候，当男生的服饰越来越向着”大背头”、”高领毛衣”和”长款大衣”靠拢的时候，我们能不能真正得个性一次。生命中有太多被世俗绑架着的事情，既要和别人不一样 ，同时还要和大多数人一样，这是人生在世的无可奈何。考虑到腾讯优图并不能真正得识别”人脸”，我们这里对好友头像中的标签再次进行提取，来帮助我们了解微信好友的头像中有哪些 关键词，其分析结果如图所示：
通过词云，我们可以发现：在微信好友中的签名词云中，出现频率相对较高的关键字有：女孩、树木、房屋、文本、截图、卡通、合影、天空、大海。这说明在我的微信好友中，好友选择的微信头像主要有日常、旅游、风景、截图四个来源，好友选择的微信头像中风格以卡通为主，好友选择的微信头像中常见的要素有天空、大海、房屋、树木。通过观察所有好友头像，我发现在我的微信好友中，使用个人照片作为微信头像的有15人，使用网络图片作为微信头像的有53人，使用动漫图片作为微信头像的有25人，使用合照图片作为微信头像的有3人，使用孩童照片作为微信头像的有5人，使用风景图片作为微信头像的有13人，使用女孩照片作为微信头像的有18人，基本符合图像标签提取的分析结果。
分析好友签名，签名是好友信息中最为丰富的文本信息，按照人类惯用的”贴标签”的方法论，签名可以分析出某一个人在某一段时间里状态，就像人开心了会笑、哀伤了会哭，哭和笑两种标签，分别表明了人开心和哀伤的状态。这里我们对签名做两种处理，第一种是使用用结巴分词进行分词后生成词云，目的是了解好友签名中的关键字有哪些，哪一个关键字出现的频率相对较高；第二种是使用SnowNLP分析好友签名中的感情倾向，即好友签名整体上是表现为正面的、负面的还是中立的，各自的比重是多少。这里提取Signature字段即可，其核心代码如下：
def analyseSignature(friends):
signatures = ''
emotions = []
pattern = re.compile("1f\d.+")
for friend in friends:
signature = friend['Signature']
if(signature != None):
signature = signature.strip().replace('span', '').replace('class', '').replace('emoji', '')
signature = re.sub(r'1f(\d.+)','',signature)
if(len(signature)&0):
nlp = SnowNLP(signature)
emotions.append(nlp.sentiments)
signatures += ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(signature,5))
with open('signatures.txt','wt',encoding='utf-8') as file:
file.write(signatures)
back_coloring = np.array(Image.open('flower.jpg'))
wordcloud = WordCloud(
font_path='simfang.ttf',
background_color="white",
max_words=1200,
mask=back_coloring,
max_font_size=75,
random_state=45,
width=960,
height=720,
wordcloud.generate(signatures)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
wordcloud.to_file('signatures.jpg')
count_good = len(list(filter(lambda x:x&0.66,emotions)))
count_normal = len(list(filter(lambda x:x&=0.33 and x&=0.66,emotions)))
count_bad = len(list(filter(lambda x:x&0.33,emotions)))
labels = [u'负面消极',u'中性',u'正面积极']
values = (count_bad,count_normal,count_good)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.xlabel(u'情感判断')
plt.ylabel(u'频数')
plt.xticks(range(3),labels)
plt.legend(loc='upper right',)
plt.bar(range(3), values, color = 'rgb')
plt.title(u'%s的微信好友签名信息情感分析' % friends[0]['NickName'])
plt.show()
通过词云，我们可以发现：在微信好友的签名信息中，出现频率相对较高的关键词有：努力、长大、美好、快乐、生活、幸福、人生、远方、时光、散步。果然我的微信好友都是温暖、正直的好青年啊！ :smile:其实，签名这个设定，从某种程度上是在反映人的一种心态，人在年轻时不免”为赋新词强说愁”，等到你真正到了这个精神境界，突然发现年轻时图样图森破，或许这就是我们不愿意让别人了解过去的原因，因为伴随着人的成长，某一种瞬间的状态简直不忍直视，QQ空间陪伴了我们这代人的整个青春，令人印象深刻的”那年今日”功能，有时让我们感到回忆的温暖，有时让我们感到岁月的萧杀，”当时只道是寻常”的物是人非，”回首向来萧瑟处”的淡定从容，”今夕复何夕”的失落惆怅……都在这一行行签名里留下深深浅浅的印记。在知乎上有关于的话题讨论，对此感兴趣的朋友不妨找时间看看。:smile:
通过柱状图，我们可以发现：在微信好友的签名信息中，正面积极的情感判断约占到55.56%，中立的情感判断约占到32.10%，负面消极的情感判断约占到12.35%。这个结果和我们通过词云展示的结果基本吻合，这说明在微信好友的签名信息中，约有87.66%的签名信息，传达出来都是一种积极向上的态度。朋友圈中基本上有两类用户，第一类用户使用朋友圈记录自己的生活，第二类用户使用朋友圈输出自己的观点。显然，对于第二类用户，它并不介意别人了解它的过去，它更在乎它从始至终输出的观点是否一致。所以，不管朋友圈里别人在或晒美食、或晒旅游、或秀恩爱、或晒宝宝、或煲鸡汤等等，在我看来这都是一种生活方式，精神层次和物质层次比你高的人群，觉得你朋友圈里的内容”无趣”，这是符合人类一贯的认知方式的，在大多数情况下，反而是那些和你层次差不多的人群，对不熟悉的人或者事物妄加判断，如果你不喜欢我朋友圈里的内容，请直接屏蔽我就好，因为这样我们还可以做朋友；如果你因为喜欢A而在我这里和我说B不好，这就真的是三观不合啦。我相信没有完全兴趣匹配的两个人，即使是男女朋友或者情侣之间，总之人与人相处嘛，真诚和互相尊重是基本要求。
分析好友位置，主要通过提取Province和City这两个字段。Python中的地图可视化主要通过Basemap模块，这个模块需要从国外网站下载地图信息，使用起来非常的不便。百度的在前端使用的比较多，虽然社区里提供了项目，可我注意到因为政策的改变，目前Echarts不再支持导出地图的功能，所以地图的定制方面目前依然是一个问题，主流的技术方案是配置全国各省市的JSON数据，这里博主使用的是，这是一个零编程的方案，我们通过Python导出一个CSV文件，然后将其上传到BDP中，通过简单拖拽就可以制作可视化地图，简直不能再简单，这里我们仅仅展示生成CSV部分的代码：
def analyseLocation(friends):
headers = ['NickName','Province','City']
with open('location.csv','w',encoding='utf-8',newline='',) as csvFile:
writer = csv.DictWriter(csvFile, headers)
writer.writeheader()
for friend in friends[1:]:
row['NickName'] = friend['NickName']
row['Province'] = friend['Province']
row['City'] = friend['City']
writer.writerow(row)
下图是BDP中生成的微信好友地理分布图，可以发现：我的微信好友主要集中在宁夏和陕西两个省份。数字时代的神经牵动着每一个社交关系链的人，我们想要竭力去保护的那点隐私，在这些数据中一点点地折射出来。人类或许可以不断地伪装自己，可这些从数据背后抽离出来的规律和联系不会欺骗人类。数学曾经被人称为最没有用的学科，因为生活中并不需要神圣而纯粹的计算，在不同的学科知识里，经验公式永远比理论公式更为常用。可是此时此刻，你看，这世界就像一只滴滴答答转动着的时钟，每一分每一秒都是严丝合缝的。
写这篇文章的时候，我一直不知道该如何下笔，因为微信是一个神奇的存在，它是一个国民级别的全民APP，所以，微信的产品设计一直都是一个有趣的现象，从最初底部Tab的数目、每个Tab的名称、”发现”页面的定制、小程序入口、朋友圈入口到朋友圈评论等等一系列的设计细节，都是值得我们透过人性和心理去研究的。即使是被人们封神的”张小龙”，在面对结构最为复杂的中国用户群体的时候，他的潇洒中依旧不免充满无奈，从对朋友圈的置之不理就可以看出，这是一个怎么做都不会让人满意的功能，任何一个生态在面对巨大的用户群体的时候，功能的增减就会变成一个难题，所谓”林子大了什么鸟都有”，知乎面对的是同样的问题，营销类公众号在不断消费社会话题的同时，引导着一批又一批粉丝的价值取向，人类总渴望着别人了解自己，可人类真的了解自己吗？这篇博客是我对数据分析的又一次尝试，主要从性别、头像、签名、位置四个维度，对微信好友进行了一次简单的数据分析，主要采用图表和词云两种形式来呈现结果。总而言之一句话，”数据可视化是手段而并非目的”，重要的不是我们在这里做了这些图出来，而是从这些图里反映出来的现象，我们能够得到什么本质上的启示，我一位朋友问我怎么什么都想抓取，为什么啊，因为我不懂人类啊！
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我不会答题，可我会打退堂鼓啊
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