wordcloud库和jieba库的使用

wordcloud库的简单示范

from wordcloud import WordCloud
from wordcloud import ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np

txt = "Python Java C++ JavaScript PHP Ruby Swift Kotlin Go Rust"     # 示例文本

# 创建词云对象，配置参数
c = WordCloud(
    width=400,
    height=400,
    font_path=None,
    repeat=True, # 表示单词是否可以重复出现
    mask=np.array(Image.open("love.png")), # 给词云生成轮廓用的参数,不需要做成轮廓的背景应为白色
    background_color="white", # 背景颜色
    max_words=150 # 词云的最大单词数
)
c.generate(txt)  # 指定词云的文本文件
c.to_file("词云图.jpg")    # 将生成的词云文件输入到一个文件中

使用wordcloud库报错记录

在使用wordcloud库的时候，运行报错：ValueError: Only supported for TrueType fonts

解决方案：去升级pillow库！！！

anaconda安装第三方jieba库

1. 打开Anaconda Prompt，并进入目标环境。输入 activate 环境名
2. 输入 pip install jieba
3. 如果因为网络原因而下载失败，可使用清华大学镜像（99.9%解决下载失败问题）：
   pip install 名称 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

jieba库的简单示范

import jieba

s = "中国是一个伟大的国家"

s1 = jieba.lcut(s) # 精确模式
print(s1)

s2 = jieba.lcut(s, cut_all=True) # 全模式
print(s2)

s3 = jieba.lcut_for_search(s) # 搜索引擎模式
print(s3)

# jieba.add_word(str)   向分词词典添加新词 str

任务 1：三国演义中的常见词汇分布在“三国"这两个隶书字上，出现频率高的词字体大

from wordcloud import WordCloud
from wordcloud import ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np
from jieba import *

def getText(filename):
    text = open("{}".format(filename), encoding='utf-8').read()
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n（）{}【】；："'「，」。-、？\u3000\ufeff'''
    for ch in sign: # 特殊符号替换成空格
        text = text.replace(ch, ' ')
    return text

def wordCount(text, N):
    words = lcut(text) # 精确分词
    counts = {
   } # 字典类型

    for word in words:
        if len(word) < 2:
            continue
        if word not in counts:
            counts[word] = 0
        else:
            counts[word] += 1

    temp = sorted(counts.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) # 按计数值逆序排序
    result = dict(temp[1:N+1])

    return result

def drawWordCloud(data, N):
    # 创建词云对象，配置参数
    c = WordCloud(
        width=400,
        height=400,
        font_path="C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF", # 设置字体
        repeat=False,  # 表示单词是否可以重复出现
        mask=np.array(Image.open("三国.png")),  # 给词云生成轮廓用的参数,不需要做成轮廓的背景应为白色
        background_color="white",  # 背景颜色
        max_words=N  # 词云的最大单词数
    )
    result_str = ' '.join(data.keys())
    c.generate(result_str)  # 指定词云的文本文件
    c.to_file("自制结果1.jpg")  # 将生成的词云文件输入到一个文件中

if __name__ == '__main__':
    N = 200
    text = getText('三国演义utf8.txt')
    result = wordCount(text, N)
    drawWordCloud(result, N)

运行结果：

任务 2：三国演义中出现频率前十的人名。必须是以下这十个名字，名字组成心形

十个名字：刘备、赵云、关羽、周瑜、曹操、孔明、孙权、司马懿、张飞、吕布

from wordcloud import WordCloud
from wordcloud import ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np
from jieba import *

def getText(filename):
    text = open("{}".format(filename), encoding='utf-8').read()
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n（）{}【】；："'「，」。-、？\u3000\ufeff'''
    for ch in sign: # 特殊符号替换成空格
        text = text.replace(ch, ' ')
    return text

def wordCount(text, N):
    words = lcut(text) # 精确分词
    counts = {
   } # 字典类型
    name = ["刘备", "赵云", "关羽", "周瑜", "曹操", "孔明", "孙权", "司马懿", "张飞", "吕布"]

    for word in words:
        if word in name:
            if word not in counts:
                counts[word] = 0
            else:
                counts[word] += 1
        else:
            continue

    temp = sorted(counts.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True) # 按计数值逆序排序
    result = dict(temp[:N])

    return result

def drawWordCloud(data, N):
    # 创建词云对象，配置参数
    c = WordCloud(
        width=400,
        height=400,
        font_path="C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF", # 设置字体
        repeat=False,  # 表示单词是否可以重复出现
        mask=np.array(Image.open("love.png")),  # 给词云生成轮廓用的参数,不需要做成轮廓的背景应为白色
        background_color="white",  # 背景颜色
        max_words=N  # 词云的最大单词数
    )
    result_str = ' '.join(data.keys())
    c.generate(result_str)  # 指定词云的文本文件
    c.to_file("自制结果2.jpg")  # 将生成的词云文件输入到一个文件中

if __name__ == '__main__':
    text = getText('三国演义utf8.txt')
    result = wordCount(text, 10)
    drawWordCloud(result, 10)

运行结果：