2024年Python最新Python词云(1)

import pandas as pd

skdfsorttjfilter =pd.read_csv(“skdfsorttjfilter.csv”,encoding=‘utf-8-sig’)

from PIL import Image #需要下载安装PIL包

import numpy as np

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

from matplotlib import pyplot as plt

import pandas as pd

词频分析

sklist=[]

skforcut=[]

for i in skdfsorttjfilter[‘项目名称’]:

sklist.append(i)

skls=‘,’.join(sklist)

sklist

skls

通过解霸将句子分成字词：

import jieba # pkuseg

words=jieba.lcut(skls)

words

counts={} # items

mytextlist=[]

for word in words:

if len(word)==1: # 如果词语中只有一个字，比如‘的’，‘你’之类的就将其删除

continue

else:

counts[word]=counts.get(word,0)+1

mytextlist.append(word.replace(" “,”"))

cloud_text=‘,’.join(mytextlist)

items=list(counts.items())

itemsv2=counts.items()

可以看到后面的数字就是词语出现的次数。

对items进行排序：

items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) # 排序

for i in range(len(items)):

word,count=items[i]

找出词语中带有‘农’字的：

itemsv3={k:v for k,v in itemsv2 if ‘农’ in k}

itemsv3ls=list(itemsv3)

开始绘图！：

import os

cloud_mask=np.array(Image.open(‘zgv2.jpg’)) # 以中国地图为整体形状

bg_Image=np.array(Image.open(“YMG.jpg”)) # 调色盘，但由于这张图片整体是蓝色，所以数据大体也是蓝色

st=set([“FR”,“平方公里”,“成为”,“10”,“我们”,“可以”,“这个”,“这里”,“一个”,“就是”]) # 过滤

#生成wordcloud对象

wc = WordCloud(background_color=“white”,

mask=cloud_mask,

max_words=300,

font_path=“叶根友微刚体.TTF”, # 字体，在我前面上传的数据当中

感谢每一个认真阅读我文章的人，看着粉丝一路的上涨和关注，礼尚往来总是要有的：

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②　Python标准库资料（最全中文版）

③　项目源码（四五十个有趣且经典的练手项目及源码）

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