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Python WordCloud库与jieba分词生成词云图的完整指南

关键技术点及代码示例

1. 安装必要的库

使用pip安装wordcloud和jieba库：

pip install wordcloud
pip install jieba

2. jieba分词

精确模式

import jiebatext = "Python是广泛使用的编程语言。它被用于网站开发、数据分析、人工智能等多个领域。"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)  # 精确模式
print("精确模式: " + "/ ".join(seg_list))

搜索引擎模式

seg_list = jieba.cut_for_search(text)  # 搜索引擎模式
print("搜索引擎模式: " + "/ ".join(seg_list))

3. 去除停用词

创建一个停用词列表，并从分词结果中去除停用词：

with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]words = [word for word in seg_list if word not in stopwords and len(word) > 1]

4. 统计词频

使用collections.Counter类统计词频：

from collections import Countercounter = Counter(words)
for word, count in counter.most_common(10):print(word, count)

5. 生成词云图

创建WordCloud对象并生成词云图：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as pltwordcloud = WordCloud(font_path='path_to_your_chinese_font.ttf',  # 指定中文字体路径background_color='white').generate_from_frequencies(dict(counter))plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
plt.show()

6. 保存词云图

将生成的词云图保存为图片文件：

wordcloud.to_file('wordcloud.png')

完整代码

结合以上关键技术点，以下是生成词云图的完整代码：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plttext = "Python是广泛使用的编程语言。它被用于网站开发、数据分析、人工智能等多个领域。"# 使用jieba进行中文分词
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)  # 精确模式# 要有这个文件stopwords.txt   去除停用词
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]
words = [word for word in seg_list if word not in stopwords and len(word) > 1]# 统计词频
counter = Counter(words)
# 打印词频最高的10个词
for word, count in counter.most_common(10):print(word, count)# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',  # 指定中文字体路径background_color='white').generate_from_frequencies(dict(counter))# 显示词云图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
plt.show()# 保存词云图
wordcloud.to_file('wordcloud.png')

注意事项

确保stopwords.txt文件中包含了你想要去除的停用词，每行一个词。
font_path参数需要指向一个有效的中文字体文件路径，否则中文字符将无法正确显示。
path_to_your_chinese_font.ttf需要替换为你实际的中文字体文件路径。
stopwords.txt和wordcloud.png是示例文件名，你可以根据需要修改它们。

通过上述代码，你可以实现从中文文本的分词到词云图的生成和保存的完整流程。这是一个非常实用的文本数据可视化工具，可以帮助你快速理解文本数据中的关键信息。