python jieba分词，图片打印清晰，设停用词，去英文

qiuqiu1027

于 2020-08-30 10:41:11 发布

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分类专栏：商业分析 python代码文章标签： python 文本分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qiuqiu1027/article/details/108303487

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本文介绍了在Python中利用jieba进行文本分词，并通过调整WordCloud的scale参数来提升生成词云图片的清晰度和尺寸，以解决图片过小或模糊的问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
from PIL import Image
import re
import jieba
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
import  matplotlib.pyplot as plt

# 打开存放项目名称的txt文件
with open(r"D:\python\pra\股票预测中.txt",'r',encoding='gb18030') as f:
    word= (f.read())
    f.close()

# 图片模板和字体
# image=np.array(Image.open(r'D:\sun\素材\1.png')) 
font=r'C:\\Windows\\fonts\\msyh.ttf' 

# 去掉英文，保留中文
resultword=re.sub("[A-Za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\'\:\;\'\,\[\]\.\<\>\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "",word) 
wordlist_after_jieba = jieba.cut(resultword) 
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) 

# 设置停用词 
sw = set(STOPWORDS) 
sw.add("股票预测")
sw.add("实验结果表明")
sw.add("因此")
sw.add("结果表明")
sw.add("最后")
sw.add("其次")
sw.add("首先")
sw.add("同时")
sw.add("然而")
sw.add("我国"

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