Jieba庫使用和好玩的詞雲

 

2019-04-03Jieba庫使用和好玩的詞雲

1、下載jieba庫、wordcloud函數庫、matplotlib函數庫：

  依然是用打開cmd索引到scripts裏，輸入pip intall XXX（xxx是函數庫名稱），便可下載

注：可能要升級pip，輸入pip install --upgrade pip來升級

 

2、代碼展現（附有註釋）：

 1 from wordcloud import WordCloud  2 import matplotlib.pyplot as plt  3 import jieba  4 #定義建立詞雲的函數
 5 def create_word_cloud(filename):  6 
 7     text = open("人間失格.txt","r",encoding='utf-8').read()  #打開本身想要的文本
 8     wordlist = jieba.cut(text, cut_all=True)  # 結巴分詞
 9 
10     wl = " ".join(wordlist) 11 
12     wc = WordCloud(             #設置詞雲
13 
14         background_color="white",        # 設置背景顏色
15 
16         max_words=20,        # 設置最大顯示的詞雲數
17 
18         font_path='C:/Windows/Fonts/simfang.ttf',        # 索引在C盤上的字體庫
19 
20         height=500, 21 
22         width=500, 23 
24         max_font_size=150,        # 設置字體最大值
25 
26         random_state=150,        # 設置有多少種隨機生成狀態，即有多少種配色方案
27 
28  ) 29 
30     myword = wc.generate(wl)  # 生成詞雲
31     plt.imshow(myword)    # 展現詞雲圖
32 
33     plt.axis("off") 34 
35  plt.show() 36 
37     wc.to_file('img_book.png')        # 把詞雲保存下
38 
39 #展現本身想要的文本的高頻詞出現次數代碼
40 txt=open("人間失格.txt","r",encoding='utf-8').read()   #打開本身想要的文本
41 words=jieba.lcut(txt) 42 counts={} 43 for word in words: 44     if len(word)==1:  #排除單個字符的分詞結果
45         continue
46     else : 47         counts[word]=counts.get(word,0)+1
48 items=list(counts.items()) 49 items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) 50 for i in range(20):   #展現的高頻詞個數
51     word,count=items[i] 52     print ("{0:<20}{1:>5}".format(word,count)) 53 if __name__ == '__main__': 54 create_word_cloud('人間失格') #將詞雲展示出來，調用詞雲函數

 （本身下載的一些小說、文章的形式要txt）

3、視圖展現：

( 高頻詞的出現次數運行圖)

（詞雲視圖展現）

（詞雲還有背景能夠設置成你想要的圖片形式，可是我不會，若是想要了解，另尋高人吧，或者等我學會以後再來教大家）