准备工作

  主要用到Python的两个第三方库

  • jieba:中文分词工具
  • wordcloud:python下的词云生成工具

步骤

  1. 准备语料库,词云图需要的背景图片
  2. 使用jieba进行分词,去停用词,词频统计等
  3. 使用wordcloud进行词频展示

主要代码

 import jieba
jieba.load_userdict('userdict.txt') # 加载自定义词典
sentence_depart = jieba.cut(sentence) # 分词
stop_words = stop_word_list() # 创建停用词列表
out_str = ''
# 去停用词
for word in sentence_depart:
if word not in stop_words:
if word != '\t':
out_str += word
out_str += " "
 from os import path
from scipy.misc import imread
import jieba.analyse
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud d = path.dirname(__file__) # 返回当前运行脚本下的绝对路径
back_coloring_path = "1.jpg" # 随意准备一张图片,用来设置词云形状
back_coloring = imread(path.join(d, back_coloring_path)) # 读取图片 f = open(u'out.txt', 'r', encoding='utf-8').read() # out.txt已经处理好的分词数据
tags = jieba.analyse.extract_tags(f, topK=100, withWeight=False) # 关键词提取 topK=100 提取TF-IDF权重最大的前100个关键词
text = " ".join(tags) wordcloud = WordCloud(background_color='white',
width=2000,
height=1000,
margin=2,
max_words=100, # 设置最多显示的词数
mask=back_coloring, # 设置词云形状
font_path="simhei.ttf", # 中文词图必须设置字体格式,否则会乱码,这里加载的是黑体
random_state=10) # 设置有多少种随机生成状态,即有多少种配色方案
w = wordcloud.generate(text) # 传入需画词云图的文本
plt.imshow(w)
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show()

比如:传入如下两张图片作为词图的形状

词云图结果

参考资料:https://www.jianshu.com/p/2052d21a704c

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