用python jieba库生成频率词云

首先需要安装jieba和wordcloud库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba
pip install wordcloud

下面是一个简单的示例代码，使用jieba分词和wordcloud生成频率词云图：

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

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 将分好的词转换为字符串形式，用空格隔开
words_str = ' '.join(words)

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color='white', font_path='msyh.ttc', width=800, height=600)
wc.generate(words_str)

# 显示词云图
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

# 保存词云图
wc.to_file('wordcloud.png')

其中，`text.txt`是要生成词云图的文本文件，`msyh.ttc`是微软雅黑字体文件，需要提前下载并放在同一目录下。最后生成的词云图会在程序运行目录下保存为`wordcloud.png`文件。

相关问题

python词云 生成英语简单词云

好的，可以使用 Python 的 `wordcloud` 库来生成词云。下面是一个简单的例子：

from wordcloud import WordCloud

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 生成词云
wordcloud = WordCloud().generate(text)

# 显示词云
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

其中，我们需要准备一个文本文件 `text.txt`，里面包含了要生成词云的简单英语单词，例如：

hello world python programming language data science machine learning

然后，我们使用 `WordCloud` 类生成词云，并使用 `matplotlib` 库显示词云结果。上述代码的输出结果如下：


可以看到，词云生成成功了，其中出现次数高的单词在词云中大小也更大。

怎样用python利用excel数据生成词云

要使用Python生成词云，可以使用第三方库`wordcloud`和`matplotlib`，而要从Excel中提取数据，可以使用`pandas`库。具体步骤如下：

1. 安装所需库：

pip install pandas
pip install wordcloud
pip install matplotlib

2. 读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取需要生成词云的列名
column_name = 'content'

# 将所需列的数据转换为列表
text_list = df[column_name].tolist()

3. 处理文本数据：

import jieba

# 将每个文本数据按照空格和标点符号进行分词并拼接成字符串
text = ' '.join([' '.join(jieba.cut(t)) for t in text_list])

4. 生成词云：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建词云对象
wc = WordCloud(background_color='white')

# 生成词云
wc.generate(text)

# 显示词云
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

以上是生成简单词云的基本步骤。如果需要更复杂的词云，可以调整`WordCloud`对象的参数，例如更改字体、背景颜色、词云形状、词频等等。