从excel和从txt文件，绘制以句子、词为单位的词云图
写在最前面
经常绘制词云图，这次正好梳理一下，方便之后自己直接copy微调代码。
代码功能说明：
1、支持plt绘图的中文正常显示
2、以句为单位、和以词为单位进行词云图分析
3、支持excel的数据读取，注意excel中nan数据必须先进行处理，本文以'未提供'填充缺失数据。
4、支持txt文件的数据读取
数据说明&结论
这份数据包含了我最近发布的文章标题。
为了更好地分析这些数据，首先对数据进行清理和整理，然后进行可视化分析，并最后提出一些结论。
从txt文件，绘制以句子、词为单位的词云图
python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import jieba # 导入 jieba 分词库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体，以便支持中文
sns.set(style="whitegrid") # 设置图表风格
# 生成词云的函数
def generate_wordcloud(text, title, use_jieba=False):
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体，以便支持中文
if use_jieba:
text = " ".join(jieba.cut(text)) # 使用 jieba 进行分词
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate(text)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.title(title, fontsize=18)
plt.axis("off")
plt.show()
# 读取 TXT 文件
file_path = '自我介绍.txt' # 替换为您的 TXT 文件路径
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
text = file.read()
title = '自我介绍'
# 生成词云
generate_wordcloud(text, title)
generate_wordcloud(text, title, use_jieba=True)自我介绍
从excel，绘制以句子、词为单位的词云图
读取excel
python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import pandas as pd
# Load the provided Excel file for analysis
file_path = 'score1.xlsx'
try:
data = pd.read_excel(file_path)
except Exception as e:
print(f"Error reading the Excel file: {e}")
# 处理数据
data.fillna('未提供', inplace=True)
# Displaying the first few rows of the dataset to understand its structure and contents
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绘制以句子、词为单位的词云图
python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import jieba # 导入jieba分词库
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体，以便支持中文
sns.set(style="whitegrid") # 设置图表风格
# 生成词云的函数
def generate_wordcloud(text_series, title, use_jieba=False):
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体，以便支持中文
text = ' '.join(text_series.astype(str)) # 将文本转换为字符串
if use_jieba:
text = " ".join(jieba.cut(text)) # 使用jieba进行分词
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate(text)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.title(title, fontsize=18)
plt.axis("off")
plt.show()
# 对不同的列生成词云
generate_wordcloud(data['文章标题'], '标题')
generate_wordcloud(data['文章标题'], '标题', use_jieba=True)文章标题
