结巴分词流程图

博客可能围绕结巴流程展开,以流程图形式呈现相关内容,但因内容缺失,具体流程信息不明。
好的,下面是关于如何利用Python生成词云图,并结合结巴分词进行文本处理的介绍: 在Python中可以借助`wordcloud`库来绘制词云图。如果需要对中文文本进行更精确的分析,则通常会先用结巴分词(`jieba`)将文本分割成单独的词语。 以下是简单的步骤说明以及代码示例: ### 步骤1: 安装依赖库 首先你需要安装必要的库:`matplotlib`, `wordcloud`, 和 `jieba`. 可以通过pip命令完成: ```bash pip install matplotlib wordcloud jieba ``` ### 步骤2: 编写代码 接下来是一段基础的例子展示如何读取一段文字并生成对应的词云图像。 #### 示例代码: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 假设有一个字符串形式的文本数据 text = "这是一篇用于演示如何制作中文词云的文章" # 使用jieba.lcut()函数对输入文本进行断句和分词操作 seg_list = jieba.lcut(text) # 将结果列表转换为空格连接的一串字符,方便后续处理 result_text = ' '.join(seg_list) # 设置WordCloud参数 (你可以根据需求调整font_path等其他选项) wc = WordCloud(font_path='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc', # 这里替换为你本地字体路径 width=800, height=400, background_color='white').generate(result_text) # 显示图片 plt.figure(figsize=(15, 7)) plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis('off') # 关闭坐标轴显示 plt.show() ``` 上述代码片段解释了从加载文本、分词到最终渲染出词云图的基本流程。注意其中指定了一个合适的中文字体文件以确保中文能够正常显示。如果你的操作系统不是MacOS,可能需要下载相应的ttf/ttc格式字体文件,并将其完整路径赋值给`font_path`. ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值