使用wordcloud与jieba库制作词云图

from wordcloud import WordCloud 
with open(r"C:\Users\zxd\Desktop\a_new_hope.txt",mode='r',encoding="utf-8") as file:
     # 数据文件
     txt = file.read()
     # 如果数据文件中包含的有中文的话，font_path必须指定字体，否则中文会乱码
     # collocations：是否包括两个词的搭配，默认为True，如果为true的时候会有重复的数据，这里我不需要重复数据，所以设置为False
     # generate 读取文本文件
     mycloud = WordCloud(font_path=r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc",collocations=False,max_words=50).generate(txt)
     # 生成
     image = mycloud.to_image()
     # 展示
     image.show()
     # 写入文件
#      mycloud.to_file("tag.jpg")

WordCloud实例化参数：

font_path：字体路径，若为英文可以不指定，若文本含中文需指定字体否则会乱码(windows绝对路径为："C:/Windows/Fonts/xxx"，也可以将文件放到项目的相对路径下面)，注意仅支持使用 .ttf 格式的字体
collocation：是否包含两个词的搭配
max_words：显示词的最大个数
width/height/background_color：其他图形设置

实例化后的几个方法：

WordCloud().generate(txt文件)：传递文本数据
mycloud.to_image()：将词云图生成
image.show()：展示图片
mycloud.to_file()：写入到文件

结果：

txt 的赋值可以自己随便敲单词，文本即可

二、Jieba库

在使用 wordcloud 时，处理中文文本有可能会出现以下问题：

我用了一个较短文本，可以看出通过 wordcloud 方法划分后的并不是词，而是句子，这是由于英文分词可以通过空格拆分，中文会不准确，因此我们需要针对性地做分词，分词后，再传递给 wordcloud

两个基本方法

jieba.cut()

字符串
cut_all：默认 False精确模式，否则为全模式
是否使用HMM模型

jieba.cut_for_serch()

字符串
是否使用HMM模型

返回迭代器，每个元素是拆分后的一个词

直接上例子看区别，根据个人需求选择

python 复制代码

import jieba



print(' '.join(jieba.cut('林妹妹毕业于中国科学院计算机研究所，后前往日本东京大学深造',cut_all=True)))
print(' '.join(jieba.cut('林妹妹毕业于中国科学院计算机研究所，后前往日本东京大学深造',cut_all=False)))
print(' '.join(jieba.cut_for_search('林妹妹毕业于中国科学院计算机研究所，后前往日本东京大学深造')))



林妹妹 妹妹 毕业 于 中国 中国科学院 科学 科学院 学院 计算 计算机 算机 研究 研究所 ， 后 前往 往日 日本 日本东京大学 东京 东京大学 大学 深造

林妹妹 毕业 于 中国科学院 计算机 研究所 ， 后 前往 日本东京大学 深造

妹妹 林妹妹 毕业 于 中国 科学 学院 科学院 中国科学院 计算 算机 计算机 研究 研究所 ， 后 前往 日本 东京 大学 日本东京大学 深造

关键字提取：

python 复制代码

from wordcloud import WordCloud 
with open(r"C:\Users\zxd\Desktop\新蝙蝠侠评论.txt",mode='r',encoding="utf-8") as file:
     # 读取数据文件
     txt = file.read()
     # 如果数据文件中包含的有中文的话，font_path必须指定字体，否则中文会乱码
     # collocations：是否包括两个词的搭配，默认为True，如果为true的时候会有重复的数据，这里我不需要重复数据，所以设置为False
     # generate 读取文本文件
     mycloud = WordCloud(font_path=r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc",collocations=False,max_words=50).generate(jb_txt)
     # 生成
     image = mycloud.to_image()
     # 展示
     image.show()
     # 写入文件
#      mycloud.to_file("tag.jpg")

在使用上述代码分析中文文本过程中，我们又遇到新问题：

有许多如"我"、"是"、"的"等无效信息，因此需要进一步处理

jieba.analyse包

里面有一个 extract_tags() 方法，可以用于提取关键字，返回一个可以迭代的列表，方法的具体介绍可以再看看这个文章

3、Python 中文分词组件Jieba_jieba.analyse-CSDN博客

extract_tags()方法：

重要参数：

text，写入的文本
topK：返回关键词的数量，重要性从高到底排序
withWeight：是否同时返回每个关键字的权重
allowPOS=()：词性过滤，n、v、a 等，可传入元组

python 复制代码

from wordcloud import WordCloud 
import jieba.analyse

with open(r"C:\Users\zxd\Desktop\新蝙蝠侠评论.txt",mode='r',encoding="utf-8") as file:
    # 读取数据文件
    txt = file.read()
    #获取关键字标签
    txt_tag_list=jieba.analyse.extract_tags(txt,allowPOS=('n'))
    print(analysed_txt_list)
    print(type(analysed_txt_list))


['蝙蝠侠', '电影', '谜语', '剧情', '猫女', '小时', '黑色', '蝙蝠', '镜头', '正义', '氛围', '故事', '漫画', '全片', '观众', '人物', '感觉', '角色', '骑士', '文艺']
<class 'list'>

使用 extract_tags() 做词云图

python 复制代码

from wordcloud import WordCloud 
import jieba.analyse

with open(r"C:\Users\zxd\Desktop\新蝙蝠侠评论.txt",mode='r',encoding="utf-8") as file:
     # 读取数据文件
    txt = file.read()
    txt_tag_list=jieba.analyse.extract_tags(txt,allowPOS=('n'))
    print(analysed_txt_list)
    print(type(analysed_txt_list))
    analysed_txt_tag=' '.join(txt_tag_list)
     # 如果数据文件中包含的有中文的话，font_path必须指定字体，否则中文会乱码
     # generate 读取文本文件
    mycloud = WordCloud(font_path=r"C:\Windows\Fonts\msyh.ttc",collocations=False,max_words=20).generate(analysed_txt_tag)
     # 生成
    image = mycloud.to_image()
     # 展示
    image.show()