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基于Python实现词云制作

时间:2020-04-10 21:06:58      阅读:142      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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1 第三方库的安装与简介

1.1 Python第三方库 jieba(中文分词)

1. 特点

(1)支持三种分词模式:

  • 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
  • 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;
  • 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。

(2)支持繁体分词

(2)支持自定义词典

(3)MIT 授权协议

2. 安装和使用说明

pip install jieba / pip3 install jieba

通过 import jieba 进行引用

3. 主要功能

这里主要涉及到的是分词功能,详述如下:

(1)jieba.cut 方法接受三个输入参数:

  • 需要分词的字符串;
  • cut_all 参数用来控制是否采用全模式;
  • HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。

(2)jieba.cut_for_search 方法接受两个参数:

  • 需要分词的字符串;
  • 是否使用 HMM 模型。

该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细。

1. 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。

2. 不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8。

3. jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),或者用jieba.lcut 以及jieba.lcut_for_search 直接返回 list。

(3)jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

4. 示例代码

(1)实现代码:

 1 # coding=utf-8
 2 import jieba
 3 
 4 text = "轻轻地我走了正如我轻轻地来"
 5 
 6 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
 7 print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))       # 精确模式
 8 
 9 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
10 print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))          # 全模式
11 
12 seg_list = jieba.cut_for_search(text)
13 print("Search Mode: " + "/ ".join(seg_list))        # 搜索引擎模式

 

(2)运行结果:

技术图片

 

1.2 Python第三方库wordcloud(词云)

1. 安装和使用说明

pip install wordcloud / pip3 install wordcloud

通过 import wordcloud 进行引用

2. 主要功能

wordcloud把词云当作一个对象,它可以将文本中词语出现的频率作为一个参数绘制词云,而词云的大小、颜色、形状等都是可以设定的。

生成词云的步骤如下:

(1)配置对象参数

(2)加载词云文本

(3)输出词云文件 (如果不加说明默认的图片大小为400 * 200)

3. 常见的参数列表

技术图片

 

2 制作生成词云

2.1 生成《新冠病毒无症状感染者管理规范》的词云

(1)实现代码:

 1 # coding=utf-8
 2 import matplotlib.pyplot as plt
 3 import jieba
 4 from wordcloud import WordCloud
 5 
 6 # 1.读入txt文本数据
 7 with open("test.txt", r) as f:
 8           text=f.read()
 9 
10 # 2.分词
11 cut_text = " ".join(jieba.cut(text))
12 
13 # 3.生成词云
14 wc = WordCloud(
15     font_path=r.\simhei.ttf,
16     background_color = white,
17     width = 1000,
18     height = 880,
19 ).generate(cut_text)
20 
21 # 4.显示词云图片
22 plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
23 plt.axis(off)
24 plt.show()

 

(2)运行结果:

技术图片

 

2.2 生成《关于做好高校毕业生就业创业工作的通知》的词云

(1)实现代码:

 1 # coding=utf-8
 2 import PIL.Image as image
 3 import numpy as np
 4 import matplotlib.pyplot as plt
 5 import jieba
 6 from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
 7 
 8 def GetWordCloud():
 9     path_txt = "test.txt"
10     path_img = "test.jpg"
11     # 1.读入txt文本数据
12     with open(path_txt, r) as f:
13           text=f.read()
14     background_image = np.array(image.open(path_img))
15 
16     # 2.分词
17     cut_text = " ".join(jieba.cut(text))
18 
19     # 3.生成词云
20     wc = WordCloud(
21         font_path=r.\simhei.ttf,
22         background_color = white,
23         mask=background_image
24     ).generate(cut_text)
25 
26     # 生成颜色值
27     image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
28 
29     # 4.显示词云图片
30     plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
31     plt.axis(off)
32     plt.show()
33 
34 
35 if __name__ == "__main__":
36     GetWordCloud()

 

(2)运行结果:

技术图片

 

Python第三方库jieba(中文分词)

基于Python实现词云制作

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yangmi511/p/12676116.html

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