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)                            res=jieba.cut_for_search(txt)

for i in res:                                for i in res:                                                             for i in res:

print(i)                                       print(i)                                                                   print(i)

或者

res = jieba.lcut(txt)                    res=jieba.lcut(txt,cut_all=True)                             res=jieba.lcut_for_search(txt)

print(res)

词云

1.小段文字的词云

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pylot as plt

from imageio import imread

txt="小段文字"

color_mask=imread(‘图片路径‘)

wc=WordCloud(

width: ** ,

height: ** ,

background_color: ** ,

font_path:r‘c:\windows\Fonts\***‘,

mask=color_mask

)

wc.generate( txt )

wc.to_file(‘cy.pg‘)

plt.imshow(wc)

plt.show()

2.文本文件的词云

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pylot as plt

from imageio import imread

f.open(‘文本文件名.txt‘,encoding=‘utf8‘)

data=f.read

result="".join(jieba.lcut(data))

color_mask=imread(‘图片名.jpg‘)

wc=WordCloud(

height:**,

width:**,

font_path=r‘c:\windows\Fonts\***‘,

mask=color_mask

)

wc.generate(result)

wc.to_file(‘图片名.png‘)

plt.imshow(wc)

plt.show()

案例()

1.爬取bilibili弹幕

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import pandas as pd

imort datetime

import re

header={

‘User-Agent‘:‘*********‘

}

url=‘http:\\comment.bilibili.com/codecid.xml‘

#向对方服务器发送请求 response=requests.get(url=url,headers=header)

#设置字符码 response.encoding = response.apparent_encoding

#获取文本 data=response.txt

#解析 soup=BeautifulSoup(data,‘lxml‘)

#获取所有的d标签 d_list=soup.find_all(‘d‘)

dlist[]

#循环所有的d标签 for d in d_list:

danmu={}

danmu[‘弹幕‘]=d.txt #获取文本信息

danmu[‘时间‘]=datetime.datetime.now()

danmu[‘地址‘]=url

dlist.append(danmu)

#转换为二维数组,类似于excel表格 df=pd.DataFrame(dlist)

f=open(‘sign.txt‘,‘w‘,encoding=‘utf8‘)#打开文件

#循环所有的文件信息 for i in df[‘弹幕‘].values:

pat=re.compile(r‘[一-龥]+‘)#定义过滤的规则(所有的汉字)

filter_data=re.findall(pattern=pat,string=i)#执行过滤操作

f.write("".join(filter_data))#写入文本

f.close()

2.bilibili弹幕分析

import jieba

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pylot as plt

from imageio import imread

f=open(‘sign.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf8‘)

data=f.read()

result="".join(jieba.lcut(data))

f.close

color_mask=imread(‘图片名称.jpg‘)

wc=WordCloud(

height=***,

width=***,

background_color=‘**‘,

font_path=r‘c:\windows\Fonts\***‘,

mask=color_mask

)

wc.generate(result)

wc.to_file(‘bilibili.png‘)

plt.imshow(wc)

plt.show()


                                                                ————————godlover

原文地址:https://www.cnblogs.com/godlover/p/11754311.html

时间: 2024-08-28 22:53:12

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wordclou:根据文本生成词云 一.词云设置 1 wc=WordCloud(width=400, height=200, #画布长.宽,默认(400,200)像素 2 margin=1, #字与字之间的距离 3 background_color='white',#背景颜色 4 min_font_size=3,max_font_size=None,#显示的最小,最大的字体大小 5 max_words=200,#显示的词的最大个数 6 ranks_only=None,#是否只是排名 7 pref

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