🥪jieba分词+词频统计
import jieba # jieba中文分词库
with open('test.txt', 'r', encoding='UTF-8') as novelFile:
novel = novelFile.read()
# print(novel)
stopwords = [line.strip() for line in open('stop.txt', 'r', encoding='UTF-8').readlines()]
novelList = list(jieba.lcut(novel))
novelDict = {}
# 统计出词频字典
for word in novelList:
if word not in stopwords:
# 不统计字数为一的词
if len(word) == 1:
continue
else:
novelDict[word] = novelDict.get(word, 0) + 1
# 对词频进行排序
novelListSorted = list(novelDict.items())
novelListSorted.sort(key=lambda e: e[1], reverse=True)
# 打印前10词频
topWordNum = 0
for topWordTup in novelListSorted[:10]:
print(topWordTup)
from matplotlib import pyplot as plt
x = [c for c,v in novelListSorted]
y = [v for c,v in novelListSorted]
plt.plot(x[:10],y[:10],color='r')
plt.show()导入必要的库： 代码首先导入了需要使用的库，包括了中文分词库
jieba和用于绘图的matplotlib。读取文本文件： 使用
open()函数打开名为test.txt的文本文件，并读取其中的内容到变量novel中。加载停用词列表： 代码读取了一个停用词文件
stop.txt，并将其中的停用词加载到列表stopwords中。strip()函数：strip()函数用于去除字符串首尾的空白字符或指定的字符。在这段代码中，strip()函数被用于去除停用词文件中每行字符串两端的空白字符。
中文分词和词频统计： 使用
jieba库对小说文本进行分词，得到分词列表novelList。然后遍历分词列表，去除停用词，统计词频并保存在词频字典novelDict中。lcut()函数：lcut()函数是 jieba 库中最基本的分词函数，用于将文本进行中文分词。它的输入是一个字符串，输出是一个分词后的列表，列表中的元素是文本中的各个词语。在这段代码中，lcut()函数被用于对小说文本进行分词，将分词结果保存在novelList列表中。novelDict[word]：从字典novelDict中获取键为word的值。.get(word, 0)：字典的get()方法，用于获取指定键的值。如果字典中存在键word，则返回对应的值；如果不存在，返回默认值0。+ 1：表示将获取到的值加 1，即增加单词在文本中的出现次数。
词频排序： 将词频字典
novelDict转换为列表novelListSorted，并按照词频从高到低进行排序。打印前10词频： 遍历排好序的词频列表，打印出前10个词频最高的词及其频次。
词频可视化： 使用
matplotlib库绘制词频最高的前10个词的词频图表。横坐标是词汇，纵坐标是词频。
🥪词云绘制
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from imageio import imread
#读入背景图片
bg_pic = imread('图1.png')
#生成词云图片
wordcloud = WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',\
scale=1.5,font_path=r'msyh.ttc').generate(' '.join(novelDict.keys()))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()
#保存图片
wordcloud.to_file('父亲.jpg')导入必要的库： 代码中导入了需要使用的库，包括
WordCloud、ImageColorGenerator、jieba、matplotlib.pyplot、imageio.imread。读入背景图片： 使用
imread()函数读取名为 "图1.png" 的背景图片，并将其存储在变量bg_pic中。生成词云图片： 使用
WordCloud类来生成词云图像。在生成词云对象时，通过参数指定了使用bg_pic作为词云的遮罩（mask）图像，设置背景色为白色，放大比例为 1.5，使用字体文件 "msyh.ttc"。并使用generate()方法传入分词后的文本作为参数，生成词云图像。显示词云图： 使用
matplotlib.pyplot库中的imshow()函数将生成的词云图像显示出来。隐藏坐标轴： 使用
axis('off')函数隐藏坐标轴。展示图像： 使用
show()函数展示词云图。保存图片： 使用
to_file()函数将生成的词云图保存为名为 "父亲.jpg" 的图片文件。
⭐点赞收藏不迷路~
