做業來源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/2773python
中文詞頻統計字體
1. 下載一長篇中文小說。code
2. 從文件讀取待分析文本。對象
3. 安裝並使用jieba進行中文分詞。blog
pip install jieba排序
import jiebaip
ljieba.lcut(text)utf-8
4. 更新詞庫,加入所分析對象的專業詞彙。ci
jieba.add_word('天罡北斗陣') #逐個添加字符串
jieba.load_userdict(word_dict) #詞庫文本文件
參考詞庫下載地址:https://pinyin.sogou.com/dict/
轉換代碼:scel_to_text
5. 生成詞頻統計
6. 排序
7. 排除語法型詞彙,代詞、冠詞、連詞等停用詞。
stops
8. 輸出詞頻最大TOP20,把結果存放到文件裏
import jieba
##########文件操做##########
#讀取小說文本
f = open("解憂雜貨店-東野圭吾.txt","r",encoding='UTF-8')
text = f.read()#讀取文件
f.close()#關閉文件
#讀取停用詞
f_stop = open("stops_chinese1.txt","r",encoding='utf-8')
stop = f_stop.read()#讀取文件
f_stop.close()#關閉文件
##########文件操做##########
#刪除停用詞
for s in stop:
text = text.replace(s, "");
text = text.replace(' ', '')
list = jieba.lcut(text)
#更新詞庫
jieba.add_word('雜貨店')
jieba.add_word('東野圭吾')
jieba.load_userdict('人物.txt')
#jieba.lcut_for_search()
dict = {}
for l in list:
dict[l] = list.count(l);#獲取單詞數目
d = sorted(dict.items(),reverse = True,key = lambda d:d[1]); #排序
w_text = " "
for i in d:
w_text = w_text + i[0] + " "
print("前20個單詞出現頻數爲:")
for i in range(20):
print(d[i][0]," : ",d[i][1]);
import pandas as pd
pd.DataFrame(data = d).to_csv('count.csv',encoding = 'utf-8')
#保存爲.csv格式
#生成詞雲
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
wl_split=''.join(w_text)
mywc = WordCloud().generate(wl_split)
plt.imshow(mywc)
plt.axis("off")
plt.show()
9. 生成詞雲。
安裝詞雲:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple wordcloud
下載安裝:下載 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
安裝 找到下載文件的路徑 pip install wordcloud-1.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
配置:
在WordCloud安裝的目錄下找到WordCloud.py文件,對源碼進行修改。
編輯wordcloud.py,找到FONT_PATH,將DroidSansMono.ttf修改爲msyh.ttf。這個msyh.ttf表示微軟雅黑中文字體。
在同一個目錄下放置msyh.ttf字體文件供程序調用(字體能夠在C:\Windows\Fonts複製)
使用:
一、引入模塊
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
二、導入文本
準備生成詞雲的文本word_text =' '.join(wordlist) #是以空格分隔的字符串
四、生成詞雲
mywc = WordCloud().generate(wl_split)
五、顯示詞雲
plt.imshow(mywc)
plt.axis("off")
plt.show()