python实现词云图效果

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    • 分词库—jieba
    • 生成词云库—WordCloud

什么是云词图,比如这种,就是由海量的词汇然后经过处理把出现出现词汇展示出来的一张图
python实现词云图效果_第1张图片

分词库—jieba

jieba库是优秀的中文分词库
安装jieba:pip install jieba

支持三种分词模式:

精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
jieba.cut(s)—精确模式,返回一个可迭代的数据类型

全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;
jieba.cut(s,cut_all=True )—全模式,输出文本s中所有可能单词

搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。
jieba.cut_for_search(s)—搜索引擎模式,适合搜索引擎建立索引的分词结果

jieba的功能不只是分词
添加自定义词典
开发者可以指定自己自定义的词典,以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率

用法: jieba.load_userdict(file_name) # file_name为自定义词典的路径

词典格式和dict.txt一样,一个词占一行;每一行分三部分,一部分为词语,另一部分为词频,最后为词性(可省略),用空格隔开

词性标注
标注句子分词后每个词的词性,采用和ictclas兼容的标记法

用法示例

关键词提取
jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK) #需要先import jieba.analyse

setence为待提取的文本

topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词,默认值为20

生成词云库—WordCloud

安装:pip install wordcloud
数值计算库:pip install numpy,这个模块这里这是提及一下,主要是用在数据分析上
绘图库:pip install matplotlib,这个模块能制作我们的图表(数据可视化)、处理图片

然后我们就写一个demo,我们把大田后生仔这首歌的歌词分析出来做一个词云
歌词就不发了,自己去网上copy了…

注意一:词云图默认是不支持中文的,所以我们需要自己导入字体,不然我们的中文子就会显示为口口口,字体可以自己去系统里面copy:C:\Windows\Fonts,你可以把字体copy到你的项目中,也可以在font_path中加入全路径

注意二:词云图默认是矩形的,如果你想要不同的形状需要自己加入那种透明化了的图形图

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image


str = open("歌词.txt","r",encoding="UTF-8").read().replace(" ","").replace(":","").replace("\n","").replace(": ","")
list1 = jieba.lcut(str)
lists = " ".join(list1)

# 指定云词的模板
image = np.array(Image.open("qq.jpg"))

# 使用WordCloud进行云词的展示
wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=800, height=400, mask=image, background_color="white")
wc.generate(lists)

# 绘制,可以不用绘制直接保存图片
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

# 保存文件
wc.to_file("结果.png")

最后结果图
python实现词云图效果_第2张图片
end…

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