jieba分词与worldcloud词云

中文分词的优秀库。

安装:pip install jieba

主要有三种模式,但是最主要有一个函数

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:在精确模式上,对长词再次切分

函数:jieba.lcut(str):精确模式,返回一个列表

  jieba.lcut(str,cut_all=True):就变成全模式,存在冗余

  jieba.lcut_for_search(str):搜索引擎模式,返回列表,有冗余

  jieba.add_word(str):向分词词典增加新的分词str

词云优秀库。

安装:pip insatll wordcloud

wordcloud将词云视为WordCloud对象

w = wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云

  有两个可选参数,width=400,height=200,min_font_size=字体最小默认4,max_font_size=字体最大,根据高度自动调节,

  font_step=2字体间隔,font_path=‘‘字体路径,max_words=200词云数量,stop_words={‘str‘}排除词,background_color=‘white‘词云背景颜色默认黑色

w.generate(txt)  # txt是str,向w对象中加载txt文本

w.tofile(filename)  # 将词云输出为图像文件,为png/jpg文件,默认400*200像素(分隔,统计,字体,布局)

对于显示非矩形词云,需要使用mask

from scipy.misc import imread

mk = imread(‘pic.png‘)  # 形状的图片,背景白色。

w = wordcloud.WordCloud(mask=mk)

原文地址:https://www.cnblogs.com/Sksitigarbha/p/10176916.html

时间: 2024-10-21 06:14:37

jieba分词与worldcloud词云的相关文章

python爬虫——京东评论、jieba分词、wordcloud词云统计

接上一章,抓取京东评论区内容. url='https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv399&productId=4560435&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1' 重点是productId--产品id.page--页码.pageSize:指定

jieba+wordcloud+imageio—自定义词云

import jiebaimport wordcloudfrom imageio import imreadmask=imread('fivestar.png')def shuchu(): txt=open('threekingdoms.txt','r',encoding='gb18030').read() excludes={'将军','却说','荆州','二人','不可','不能','如此'} words=jieba.lcut(txt) counts={} for word in words

Python 生成中文词云

豆子无意中发现Python有个现成的模块 word cloud可以根据文本文件生成词云,很好很强大,简单地玩了一把. 写代码之前,首先需要安装3个依赖的Python模块,分别是matplotlib, jieba和wordcloud.这三个模块分别是用来作图,中文分词和生成词云的.安装方式可以直接通过 pip install实现.如果在线安装出现报错(很有可能的事情),那么可以去https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载对应版本和位数的whl文件,

Python 词云 【中/英】小白简单入门教程

1. 分析 构建词云需要具备: 原料即文章等内容 将内容进行分词 将分词后的内容利用构建词云的工具进行构建 保存成图片 2. 需要的主要模块 jieba 中文分词 wordcloud 构建词云 3. 模块原理 wordcloud的实现原理 文本预处理 词频统计 将高频词以图片形式进行彩色渲染 jieba的实现原理 进行中文分词(有多种模式)[详情] 4. 英文词云 英文分词和构建词云只需要wordcloud模块 具体实现如下: 1 from wordcloud import WordCloud

词云分析

“词云”这个概念由美国西北大学新闻学副教授.新媒体专业主任里奇·戈登(Rich Gordon)提出.戈登做过编辑.记者,曾担任迈阿密先驱报(Miami Herald)新媒体版的主任.他一直很关注网络内容发布的最新形式——即那些只有互联网可以采用而报纸.广播.电视等其它媒体都望尘莫及的传播方式.通常,这些最新的.最适合网络的传播方式,也是最好的传播方式.词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现,词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文

jieba库使用和好玩的词云

jieba库的使用: (1)  jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式.全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点. 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析 全模式:将语句中所有可能是词的词语都切分出来,速度很快,但是存在冗余数据 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次进行切分. (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>>>jieb

jieba 库的使用和好玩的词云

jieba库的使用: (1)  jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式.全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点. 精确模式:试图将语句最精确的切分,不存在冗余数据,适合做文本分析 全模式:将语句中所有可能是词的词语都切分出来,速度很快,但是存在冗余数据 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次进行切分. # -*- coding: utf-8 -*- import jieba seg_str = "好好学习,天天向上."

结巴分词与词云,简单爬虫——10.28 (python)

 bilibili弹幕词云 美国历史词云 结巴分词       import jieba txt=" **** " 精确模式:                                全模式:                                                               搜索模式: res = jieba.cut(txt)                     res =jieba.cut(txt ,cut_all=True)   

R系列:分词、去停用词、画词云(词云形状可自定义)

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正