python实现词云图效果

最新推荐文章于 2024-10-24 18:58:32 发布

qq_43059674

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43059674/article/details/103367553

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本文介绍了如何使用jieba分词库和wordcloud库创建词云图。首先，jieba提供了精确模式、全模式和搜索引擎模式进行中文分词，还支持自定义词典。接着，通过wordcloud库结合matplotlib和numpy等模块，可以生成基于特定形状的词云图，并展示了实际操作案例和结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在这里插入图片描述
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

jieba 分词库

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

添加自定义词典
开发者可以指定自定义词典，以便包含 jieba 词库里没有的词，词典格式如下：

词语词频（可省略）词性（可省略）

例如：

创新办 3 i
云计算 5
凱特琳 nz

使用 jieba.load_userdict(file_name) 即可载入词典。

# 载入词典
jieba.load_userdict("userdict.txt")

案例
在这里插入图片描述

import jieba

# 练手代码
# 这是等分词的字符串
# str = "好好学习，天天向上"
# # 分词 （lcut 和 cut 的区别就是lcut 返回的将会是一个列表值 ）
# list1 = jieba.lcut(str)
# print(" ".join(list1))
# # 全模式，输出文本的所有单词，可能出现冗余
# list2  = jieba.lcut(str, cut_all=True)
# print(list2)
# # 搜索引擎模式
# list3 = jieba.cut_for_search(str)
# print(list3)

# 案例：对歌词进行切分
str = open("歌词.txt&

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