三国演义主要人物姓名词云

一、大致思路

1、引用的库：jieba,WordCloud,matplotlib
2、先建立主要人物姓名的词典（包括人物的字），词典格式 姓名 频率 词性
3、打开三国演义txt，输出一个只有主要人物姓名和字的列表
4、将字转换成对应的姓名，并以字符串形式输出，空格分割：
这一步挺绕的，因为三国里面的人物有时候称呼对方的字号，比如关羽，也被叫成关云长，云长即是他的字。但是显示的词云要求只出现一个姓名，如此的话就需要找出列表中的字，然后将字替换成对应的姓名。
我的方法是：
创建一个字典，key为姓名，value为字，由于人物姓名和字很多，所以以字符串形式创建，采用了特殊格式，如：'{'曹操':'孟德','赵云':'子龙'}'。采用字典格式的好处是，用eval()函数即可将str转换成dict。
然后遍历字典，将key和value添加到各自列表中，再遍历文本分词之后的列表，找出那一个元素属于value的列表，找到后append对应的key，使用index函数。然后删除列表中所有的value。（不会直接替换，只能用这种先添加后删除的笨办法了）
5、显示词云

二、程序架构图

程序结构图.png

三、编写程序

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
def main():
    ls_f = getFile()
    wc_f  = changeFile(ls_f)
    wordCloud(wc_f )
def onlyName():  #返回一个只有人物姓名和字的列表
    a = open('D:\\Python练习\\计算机二级教材（python）\\分词词典\\三国演义分词.txt','r',encoding = 'utf-8')
    b = a.read().split()
    a.close()
    name = []
    for ch in b:
        if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff':
            name.append(ch)
    return name

def getFile():  #获得一个三国演义文本，并分词。剔除除姓名以外的所有词
    a = open('D:\\Python练习\\计算机二级教材（python）\\三国演义.txt','r',encoding = 'utf-8')
    b = a.read()
    a.close()
    jieba.load_userdict('D:\\Python练习\\计算机二级教材（python）\\分词词典\\三国演义分词.txt')
    c = jieba.lcut(b,cut_all = True)
    ls_f = []
    for ch in c:
        if ch in onlyName():
            ls_f.append(ch)
    return ls_f

def changeFile(ls_f):  #将列表中的人物字更换成对应的姓名
    a = open('D:\\Python练习\\计算机二级教材（python）\\分词词典\\三国演义人物字.txt','r',encoding = 'utf-8').read()
    b = eval(a)
    key_list = []
    values_list = []
    for key,values in b.items():
        key_list.append(key)
        values_list.append(values)
    for ch in ls_f:
        if ch in values_list:
            ls_f.append(key_list[values_list.index(ch)])
    f = []
    for ch in ls_f:  #去除人物字
        if ch not in values_list:
            f.append(ch)
    wc_f = ' '.join(f)
    return wc_f

def wordCloud(wc_f):  #生产词云
    fontpath = 'STHUPO.TTF'
    wc = WordCloud(font_path = fontpath,
                   scale = 6, #值越大字体越清晰
                   background_color = 'white', #背景板颜色
                   random_state = 10, #随机样式，
                   collocations = False,)#去除重复单词 
    wc.generate(wc_f)  
    plt.figure(dpi=200) #通过这里可以放大或缩小
    plt.imshow(wc,interpolation='catrom',vmax=1000)
    plt.axis("off")
    plt.show()

main()

四、生成词云图片

Figure_1.png