利用wps做网站,多网站后台问题,wordpress 收录少,网站布局如何修改目录 序言#xff1a;第三方库及所需材料函数模块介绍分词词频统计条形图绘制词云绘制主函数 效果预览全部代码 序言#xff1a;第三方库及所需材料
编程语言#xff1a;Python3.9。 编程环境#xff1a;Anaconda3#xff0c;Spyder5。 使用到的主要第三方库#xff1a;… 目录 序言第三方库及所需材料函数模块介绍分词词频统计条形图绘制词云绘制主函数 效果预览全部代码 序言第三方库及所需材料
编程语言Python3.9。 编程环境Anaconda3Spyder5。 使用到的主要第三方库jieba-0.42.1wordcloud-1.8.2.2matplotlib-3.5.1。
文本数据txt格式本文以2023年内蒙古自治区政府工作报告为例命名为“2023.txt”。停用词“cn_stopwords.txt”网络下载字体文件tff格式本文使用方正粗黑宋简体命名为“fzch.tff”主题背景图片本文使用白底内蒙古自治区地图命名为“R-C.png”
以上文件置于py文件的同级目录下使用相对路径读取。
函数模块介绍
具体的代码可见全部代码部分这部分只介绍思路和相应的函数模块
分词
在主函数中读取文本数据调用分词函数cutWord使用jieba分词库和停用词表对文本进行分词操作并返回词语组成的列表。
def cutWord(text): wordsjieba.cut(text)stopwords {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open(cn_stopwords.txt,encodingutf-8) ])finalwords []for word in words:if word not in stopwords:if (word ! 。 and word ! ) :finalwords.append(word) return finalwords词频统计
将词语列表传入词频统计函数countWord去除单字词和换行符后统计各词语出现的频率并返回各词语的频数列表。
def countWord(text):counts{}for word in text: if len(word) 1 or word\n:#单个词和换行符不计算在内continueelse:if word not in counts.keys():counts[word]1else:counts[word]1return counts条形图绘制
将词频字典传入高频词条形图绘制函数drawBar根据注释传入参数选择前RANGE项词语和图像横竖
def drawBar(countdict,RANGE, heng):#函数来源于https://blog.csdn.net/leokingszx/article/details/101456624有改动#dicdata字典的数据。#RANGE截取显示的字典的长度。#heng0代表条状图的柱子是竖直向上的。heng1代表柱子是横向的。考虑到文字是从左到右的让柱子横向排列更容易观察坐标轴。by_value sorted(countdict.items(),key lambda item:item[1],reverseTrue)print(by_value[:20])x []y []plt.figure(figsize(9, 6))for d in by_value:x.append(d[0])y.append(d[1])if heng 0:plt.bar(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return elif heng 1:plt.barh(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return else:return heng的值仅为0或1词云绘制
将词语列表传入词云绘制函数drawWordCloud绘制词云图。进一步地将词语列表传入词云绘制函数drawWordCloudwithMap以内蒙古自治区地图为背景绘制词云图。
def drawWordCloud(textList):wc WordCloud(font_path fzch.ttf,background_colorwhite,width1800,height1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis(off)plt.show()def drawWordCloudwithMap(textList):d path.dirname(__file__)map_coloring np.array(Image.open(path.join(d, R-C.png))) wc WordCloud(font_path fzch.ttf,maskmap_coloring,background_colorwhite,width1800,height1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis(off)plt.show()主函数
if __name__ __main__:with open(2023.txt,r,encodingutf-8) as f:textf.read()#读取文本cutTextcutWord(text)#jieba分词countdictcountWord(cutText)#生成词频字典drawBar(countdict,10,0)#绘制词语出现次数前10的竖向条形图 drawBar(countdict,20,1)#绘制词语出现次数前20的横向条形图 drawWordCloud(cutText)#绘制词云图drawWordCloudwithMap(cutText)#以地图为背景绘制词云图效果预览 全部代码
# -*- coding: utf-8 -*-
# Time : 2023/11/22
# Author : Ryo_Yuki
# Software: Spyderimport jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from os import path
plt.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] # 用来正常显示中文标签def cutWord(text): wordsjieba.cut(text)stopwords {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open(cn_stopwords.txt,encodingutf-8) ])finalwords []for word in words:if word not in stopwords:if (word ! 。 and word ! ) :finalwords.append(word) return finalwordsdef countWord(text):counts{}for word in text: if len(word) 1 or word\n:#单个词和换行符不计算在内continueelse:if word not in counts.keys():counts[word]1else:counts[word]1return countsdef drawBar(countdict,RANGE, heng):#函数来源于https://blog.csdn.net/leokingszx/article/details/101456624有改动#dicdata字典的数据。#RANGE截取显示的字典的长度。#heng0代表条状图的柱子是竖直向上的。heng1代表柱子是横向的。考虑到文字是从左到右的让柱子横向排列更容易观察坐标轴。by_value sorted(countdict.items(),key lambda item:item[1],reverseTrue)print(by_value[:20])x []y []plt.figure(figsize(9, 6))for d in by_value:x.append(d[0])y.append(d[1])if heng 0:plt.bar(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return elif heng 1:plt.barh(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return else:return heng的值仅为0或1def drawWordCloud(textList):wc WordCloud(font_path fzch.ttf,background_colorwhite,width1800,height1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis(off)plt.show()def drawWordCloudwithMap(textList):d path.dirname(__file__)map_coloring np.array(Image.open(path.join(d, R-C.png))) wc WordCloud(font_path fzch.ttf,maskmap_coloring,background_colorwhite,width1800,height1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis(off)plt.show()#主函数
if __name__ __main__:with open(2023.txt,r,encodingutf-8) as f:textf.read()#读取文本cutTextcutWord(text)#jieba分词countdictcountWord(cutText)#生成词频字典drawBar(countdict,10,0)#绘制词语出现次数前10的竖向条形图 drawBar(countdict,20,1)#绘制词语出现次数前20的横向条形图 drawWordCloud(cutText)#绘制词云图drawWordCloudwithMap(cutText)#以地图为背景绘制词云图
