以下为简单的Python生成词云代码。基于Python3.7,macOS 10.14.2
# encoding=utf8
import sys
import jieba.posseg as psg
import io
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
# 根据词频降序排序
def LieBiaoCiPin(lst): # 列表中的词频排序
word_frequency = { }
for word in lst:
if word in word_frequency:
word_frequency[word] += 1
else:
word_frequency[word] = 1
word_sort = sorted(word_frequency.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
return word_sort
# 生成词云
import numpy as np
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDS
def ShengChengCiYun(lst): # 生成词云
words_space_split = " ".join(lst)
# 设置停用词
sw = set(STOPWORDS)
sw.add("的")
sw.add("、")
sw.add("啊")
sw.add("了")
sw.add("呀")
sw.add("时候")
sw.add("这里不多写了,根据自己情况添加")
# 图片模板和字体
image = np.array(Image.open('/Users/jkx/Desktop/muban1.png'))
font = r'/Users/jkx/Desktop/simhei.ttf' # 这个不能少,少了会报奇怪的错误
# 生成词云
my_wordcloud = WordCloud(scale=4, font_path=font, mask=image, stopwords=sw, background_color='white',
max_words=100, max_font_size=60, random_state=20).generate(words_space_split)
# 保存生成的图片
my_wordcloud.to_file('/Users/jkx/Desktop/词云.jpg')
if __name__ == "__main__":
# 1. 打开存放项目名称的txt文件
with io.open('/Users/jkx/Desktop/zhongcaiqun.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: # 根据你提供的txt格式选择是 utf-8 还是 gbk,一般微软默认gbk,苹果默认utf-8
content = (f.read())
f.close()
# 2. 分离出感兴趣的名词,放在 lst_words 里
lst_words = ["时候"] # 这里面可以加入你想要出现的词语
for x in psg.cut(content):
# 保留名词、人名、地名,长度至少两个字
if x.flag in ['n', 'nr', 's'] and len(x.word) > 1:
lst_words.append(x.word)
# 3. 按照词频由大到小排序,放在 lst_sorted 里
lst_sorted = LieBiaoCiPin(lst_words)
# 4. 打印TOP10
print('\n序号\t名词\t词频\t柱图\n')
for i in range(20): # 统计排名前20的词频
print('{}\t{}\t{}\t{}\n'.format(i + 1, lst_sorted[i][0], lst_sorted[i][1], '▂' * (lst_sorted[i][1] // 100)))
#
ShengChengCiYun([x[0] for x in lst_sorted])
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