用jieba库统计文本词频及云词图的生成
一、安装jieba库
:\>pip install jieba #或者 pip3 install jieba
二、jieba库解析
jieba库主要提供提供分词功能,可以辅助自定义分词词典。
jieba库中包含的主要函数如下:
jieba.cut(s) 精确模式,返回一个可迭代的数据类型
jieba.cut(s,cut_all=True) 全模式,输出文本s中所有可能的单词
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
jieba.lcut(s) 精确模式,返回一个列表类型,建议使用
jieba.lcut(s,cut_all=True) 全模式,返回一个列表类型,建议使用
jieba.lcut_for_search(s) 搜索引擎模式,返回一个列表类型,建议使用
jieba.add_word(w) 向分词词典中增加新词w
三、用jieba库统计文本的词频
《流浪地球是刘慈欣的一部作品。该书讲述了庞大的地球逃脱计划,逃离太阳系,前往新家园。从网上获取该书的文本文件,保存于桌面上,命名为“流浪地球。”
现统计其文本中出现次数最多的是个词语,源代码如下:
import jieba txt = open("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\流浪地球.txt", "r", encoding=‘utf-8‘).read() words = jieba.lcut(txt) counts = {} for word in words: if len(word) == 1: #排除单个字符的分词结果 continue else: counts[word] = counts.get(word,0) + 1 items = list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(10): word, count = items[i] print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
运行程序后,输出结果如下:
故容易得知流浪地球中出现频次较高的词语
四、结合jieba库的词频统计制作词云图
1、准备工作:pip 安装 jieba , wordcloud ,matplotlib
2以阿Q正传为例:
源代码为:
from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import jieba #生成词云 def create_word_cloud(filename): text = open("{}.txt".format(filename)).read() # 结巴分词 wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True) wl = " ".join(wordlist) # 设置词云 wc = WordCloud( # 设置背景颜色 background_color="white", # 设置最大显示的词云数 max_words=2000, # 这种字体都在电脑字体中,一般路径 font_path=‘C:\Windows\Fonts\simfang.ttf‘, height=1200, width=1600, # 设置字体最大值 max_font_size=200, # 设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案 random_state=100, ) myword = wc.generate(wl) # 生成词云 # 展示词云图 plt.imshow(myword) plt.axis("off") plt.show() wc.to_file(‘p.png‘) # 把词云保存下 if __name__ == ‘__main__‘: create_word_cloud(‘C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\阿Q正传‘)
运行程序后,输出结果如下: