利用Python分析文章词频,并生成词云图

这篇博客介绍了如何利用Python进行文章词频分析并生成词云图。首先,通过request模块获取文章数据,接着使用BeautifulSoup解析内容,去除字符集和大小写影响,统计词频。然后,讲解了制作词云图所需的库,如wordcloud、numpy、jieba(如果处理中文)以及matplotlib和PIL等,指导读者实现词云图的创建。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

利用Python分析文章词频,并生成词云图

使用request模块获取文章数据

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import jieba
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 字符集
r = '[’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+'
# 文章链接:在中国日报网,选取了一篇新闻作为本次案例的分析
url = 'http://www.chinadaily.com.cn/a/202008/20/WS5f3db65da31083481726171e.html'  #英语新闻URL
headers = {
    'User-Agent':
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36 QIHU 360SE'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)  #获取响应内容
print(response)  #<Response [200]>
<Response [200]>
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