用Python实现一个词频统计(词云+图)

第一步:首先需要安装工具python

第二步:在电脑cmd后台下载安装如下工具:

(有一些是安装好python电脑自带有哦)

有一些会出现一种情况就是安装不了词云展示库

有下面解决方法,需看请复制链接查看:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

第三步:

1.准备好你打算统计的文件,命名为 家.txt,保存到桌面

2.准备一个做背景的图片,命名为girl.jpg,同样保存到桌面 

第四步:插入代码

 1 import re # 正则表达式库
 2 import collections # 词频统计库
 3 import numpy as np # numpy数据处理库
 4 import jieba # 结巴分词
 5 import wordcloud # 词云展示库
 6 from PIL import Image # 图像处理库
 7 import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库
 8 
 9 # 读取文件
10 fn = open('C://Users//Thinkpad//Desktop//家.txt','rt') # 打开文件
11 string_data = fn.read() # 读出整个文件
12 fn.close() # 关闭文件
13 
14 # 文本预处理
15 pattern = re.compile(u'	|
|.|-|:|;|)|(|?|"') # 定义正则表达式匹配模式
16 string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除
17 
18 # 文本分词
19 seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all = False) # 精确模式分词
20 object_list = []
21 remove_words = [u'', u'',u'', u'', u'随着', u'对于', u'',u'',u'',u'',u'',u' ',u'',u'',u'',u'',
22                 u'通常',u'如果',u'我们',u'需要'] # 自定义去除词库
23 
24 for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词
25     if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中
26         object_list.append(word) # 分词追加到列表
27 
28 # 词频统计
29 word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计
30 word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词
31 print (word_counts_top10) # 输出检查
32 
33 # 词频展示
34 mask = np.array(Image.open('C://Users//Thinkpad//Desktop//girl.jpg')) # 定义词频背景
35 wc = wordcloud.WordCloud(
36     font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体格式
37     mask=mask, # 设置背景图
38     max_words=200, # 最多显示词数
39     max_font_size=100 # 字体最大值
40 )
41 
42 wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云
43 image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案
44 wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案
45 plt.imshow(wc) # 显示词云
46 plt.axis('off') # 关闭坐标轴
47 plt.show() # 显示图像

(其中代码中有打开路径,每个人存的位置不一样,自己复制粘贴过来哦)

第五步:正常运行

(内附一张背景图)

原文地址:https://www.cnblogs.com/LuDuo/p/10652234.html