用Python绘制词云图

本文介绍了如何使用Python的word_cloud库制作词云图。首先,制作停止词库以排除无关词汇,然后进行分词,剔除无意义的符号和表情。接着,统计词频并生成词云图。最后展示了使用新浪logo和默认画布生成的男性和女性微博用户词云图,并提醒了优化词云图效果的注意事项。

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前言

词云图是数据分析中比较常见的一种可视化手段。
正好,Python下也有一款词云生成库,word_cloud:https://github.com/amueller/word_cloud
基于我之前爬取的微博数据,制作了一批词云图,由此来讲讲此模块的使用。

一、分词

1.1 制作停止词库

分词之前先准备一下停止词,因为中文中有很多的语气词啊,副词啊等,对于我们展现词频热度是无意义的干扰词。于是,我们就想个法子把他们排除掉。

def make_stopdict():
    stopdict = set()
    f = open("stopwords.txt","r") #网上下载来的停止词文本,近2000个,可以自己往里面添加
    lines = f.readlines()
    for l in lines:
        stopdict.add(l.strip())
    f.close()
    return stopdict
stopdict = make_stopdict()

1.2 分词

利用正则排除掉分词后符号、数字、emoji表情等不容易表明意义的内容,只保留中英文。
分词用的是jieba分词,中文分词领域的大佬:https://pypi.python.org/pypi/jieba/


                
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