Python词云

Python词云是一种可视化工具，可以通过将文本数据中出现频率较高的词汇以不同大小、颜色等形式呈现出来，反映出文本的关键词汇。下面是通过Python生成词云的步骤和示例代码。

安装依赖库

在生成词云之前，需要安装两个Python库——jieba和wordcloud。jieba是用于中文分词的库，wordcloud则可以生成词云。

!pip install jieba
!pip install wordcloud

导入依赖库

安装好之后，需导入两个库。

import jieba
from wordcloud import WordCloud

分词

使用jieba库的cut方法，对文本进行分词。

text = "Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语言具有丰富和强大的库，广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能、Web开发等领域。"
word_list = jieba.cut(text)

生成词云

使用WordCloud库的generate_from_frequencies方法，对词频进行统计，并生成词云。

word_freq = {}
for word in word_list:
    if word not in word_freq:
        word_freq[word] = 1
    else:
        word_freq[word] += 1

wc = WordCloud(background_color="white",width=400,height=400,font_path='./simfang.ttf').generate_from_frequencies(word_freq)

其中，background_color表示词云的背景色，默认为黑色；width和height表示词云图片的宽度和高度；font_path则是字体文件路径。

展示词云

最后，使用matplotlib库的pyplot模块展示生成的词云。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

示例代码

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语言具有丰富和强大的库，广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能、Web开发等领域。"
word_list = jieba.cut(text)

word_freq = {}
for word in word_list:
    if word not in word_freq:
        word_freq[word] = 1
    else:
        word_freq[word] += 1

wc = WordCloud(background_color="white",width=400,height=400,font_path='./simfang.ttf').generate_from_frequencies(word_freq)

plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

生成的词云如下图所示：