【PJSK】Pixiv插图与小说数量统计结果与分析——数量·共现频率·非全年龄占比
写在前面
入坑PJSK后的第一篇专栏！这篇专栏是在《世界计划 彩色舞台 feat. 初音未来》登场的主要角色（6位虚拟歌手除外）在Pixiv[1]的插图数和小说数的统计结果及其分析，统计范围包括了5个乐队的20个角色。
本篇专栏共统计了三部分内容。
第一部分是插图数与小说数的统计。
第二部分，笔者借助Python统计Pixiv上存在角色共现的插图与小说（例如，既有星乃一歌，又有天马咲希的插图有几张 / 小说有几篇），并据此尝试分析了PJSK现在的热门CP。
第三部分，笔者呈现了这些角色的非全年龄插图，和非全年龄小说占比。
作为统计向专栏，本篇专栏不包含笔者对任何角色、CP等的主观评价，也不代表笔者对任何乐队、角色、CP的偏好。数据仅为客观事实呈现，可在一定程度上反映，但不能完全代表角色 / CP人气高低。
统计说明
有角色共现的插图数和小说数使用Python统计，Python代码见文章末尾。这一统计在2021年8月6日晚25时（即7日凌晨1时）左右（UTC+8，下同）完成。
角色的非全年龄插图 / 小说数用Python统计存在技术上的困难，因此为手动统计，与之配套的全部插图 / 小说数（包括：全年龄 + R-18 + R-18G）也是手动统计的。这一统计于2021年8月7日晚19时左右完成。
由于不明原因，在相同条件下，用Python统计得的插图 / 小说数总是比手动统计得到的要少一些，恳请可能知道原因的读者通过评论区 / 私信与笔者交流。
插图数与小说数的统计
角色从上到下排列的顺序，是游戏“角色档案（キャラクタープロフィール）”中呈现乐队和角色的顺序。角色名的翻译以及各乐队的代表色参考了萌娘百科[2]。
分析小结
直接观察表1，可以知道：
在Pixiv上，有关“25时，在Nightcord。（25時、ナイトコードで。）”的成员的作品数是最多的；
其次是Wonderlands×Showtime（ワンダーランズ×ショウタイム）和Vivid BAD SQUAD；
有关Leo/need和MORE MORE JUMP!的成员的作品相对较少。
存在角色共现的插图与小说的统计
从左上到右下的一串有色格子中，是带该角色tag的作品的数量。数值的背景色和数值大小有关，蓝色表示低，红色表示高。
白色格子中是同时带对应两个角色tag的作品的数量。比如表2中第3行第2列，和第2行第3列的“90”，都代表“同时有星乃一歌和天马咲希tag的插图的数量是90张”。
表2是插图数统计，表3是小说数统计。
接下来计算角色之间的共现频率。共现频率通过“A出现在带B的tag的作品中的频率”定义。比如表4中第3行第2列中的32%，表示“带星乃一歌tag的插图，同时也有天马咲希的tag的概率是32%”。
表格带有反映数值大小的数据条。
表4是插图数统计，表5是小说数统计。
分析小结
从大体上讲，同一队成员的共现频率远高于非同队成员，有兄弟姐妹关系的成员（司&咲希、雫&志步、绘名&彰人）的共现频率稍高于无兄弟姐妹关系的成员。
在把握大体趋势的基础上，我们就可以从表格中一目了然地“看见”PJSK的热门CP分布情况。对于队内CP，格外高的共现频率值得注意，比如穗波&志步、爱莉&雫、绘名&瑞希。对于队外CP，注意高共现频率，比如一歌&奏。
非全年龄插图和非全年龄小说占比统计
久 等 了！
在后面两列中，最高的1个值标红色，第2~5高的值标橙色。最低的1个值标蓝色，第2~5低的值标绿色。
Python代码
技术就是生产力，麻麻再也不用担心搞统计费力费时了！
不能用浏览器访问Pixiv可能导致代码不能正常运行。
运行该代码后，在程序所在文件夹将出现一个.xlsx格式的工作表文件，该文件中即有所需数据。不过，数据都是还没有排版过的版本。
参考资料
[1]pixiv，https://www.pixiv.net/
[2]萌娘百科 万物皆可萌的百科全书，https://zh.moegirl.org.cn/Mainpage
萌娘百科使用协议CC BY-NC-SA 3.0，协议原文见https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/legalcode。
