jieba库的使用和好玩的词云

1、jieba库基本介绍

(1)、jieba库概述

jieba是优秀的中文分词第三方库

- 中文文本需要通过分词获得单个的词语
         - jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装

- jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数

(2)、jieba分词的原理

Jieba分词依靠中文词库

- 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率
         - 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果

- 除了分词，用户还可以添加自定义的词组

2、jieba库使用说明

(1)、jieba分词的三种模式

精确模式、全模式、搜索引擎模式

- 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词
         - 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余

- 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分

(2)、jieba库常用函数

函数	描述
jieba.lcut(s)	精确模式，返回一个列表类型的分词结果 >>>jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") ['中国', '是', '一个', '伟大', '的', '国家']
jieba.lcut(s, cut_all=True)	全模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余 >>>jieba.lcut("中国是一个伟大的国家",cut_all=True) ['中国', '国是', '一个', '伟大', '的', '国家']

函数	描述
jieba.lcut_for_sear ch(s)	搜索引擎模式，返回一个列表类型的分词结果，存在冗余 >>>jieba.lcut_for_search(“中华人民共和国是伟大的") ['中华', '华人', '人民', '共和', '共和国', '中华人民共 和国', '是', '伟大', '的']
jieba.add_word(w)	向分词词典增加新词w >>>jieba.add_word("蟒蛇语言")

3.应用：对文本中出现的文字频率进行统计

首先我们需要找到一篇文章，将其弄成txt格式的文件，且需将txt文件与编写程序的文件放置在同一文件夹中。我实践用的是一篇我在大一写的专业概论作业。

代码如下：

import jieba
txt = open("专业概论作业.txt", "r").read()
words  = jieba.lcut(txt)
counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        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(5):
    word, count = items[i]
    print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

　4.结果展示：

5.词云代码：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块
import jieba     #jieba分词

path_txt='专业概论作业.txt'
f = open(path_txt,'r').read()

# 结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))

wordcloud = WordCloud(
 #设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
 font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
 #设置了背景，宽高
 background_color="white",width=1920,height=1080).generate(cut_text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

　　6.结果展示：