import jieba data = open("三国演义.txt", encoding='utf8').read() dataLs = jieba.lcut(data) # 开始统计红人 spManyAlias = {'诸葛亮': '诸葛亮', "孔明": '诸葛亮', '卧龙': '诸葛亮', '曹操': '曹操', '曹阿蛮': '曹操', '曹孟德': '曹操'} specialPersonDict = dict() for person in dataLs: if person in spManyAlias: specialPersonDict[spManyAlias[person]] = \ specialPersonDict.get(spManyAlias[person], 0) + 1 # 将字典转换为列表进行降序排序 specialPersonDictLs = list(specialPersonDict.items()) specialPersonDictLs.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) print(specialPersonDictLs)在程序内部添加注释

jieba-0.42.1.tar.gz

《jieba-0.42.1.tar.gz：中文分词库jieba的深度解析》 jieba-0.42.1.tar.gz是一个压缩包文件，其中包含了著名的Python中文分词库jieba的0.42.1版本。jieba是Python开发者广泛使用的开源项目，主要用于对中文文本...

jieba-0.42版集合包.rar

《jieba-0.42版集合包：深入解析与应用》 jieba是一个广泛应用于中文文本处理的Python库，其0.42版集合包是开发者常用的版本，本篇文章将详细探讨jieba库的核心功能、特点以及在实际中的应用。 jieba库，中文名...

你是一个经验丰富的python程序员，请解释下一下代码txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt)

这段代码的作用是打开一个名为“三国演义.txt”的文件，使用UTF-8编码方式进行读取，然后将文件中的文本内容分词并保存到一个名为“words”的变量中。具体来说，代码中的open()函数是Python内置函数之一，用于打开...

import jieba f=open('荷塘月色.txt') article_text=f.read() f.close() article=jieba.lcut(article_text) dic={} for word in article: if word not in dic: dic[word]=1 else: dic[word]+=1 swd=sorted(list(dic.items()),key=lambda lst:lst[1],reverse=True) f1=open('filename.txt', encoding='utf-8') text = f.read() stop_wds=f1.read() f1.close() for kword,times in swd: if kword not in stop_wds: print(kword,times) 哪里有问题进行改正并写出

f1 = open('filename.txt', encoding='utf-8') text = f1.read() stop_wds = text.split('\n') f1.close() for kword, times in swd: if kword not in stop_wds: print(kword, times)

mport jieba import wordcloud import numpy as np from PIL import Image star_mask=np.array(Image.open("star.png")) f=open("text.txt","r",encoding="utf-8") t=f.read() f.close() ls=jieba.lcut(t) txt="".join(ls) w=wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700, backgroud_color="white", font_path="simhei.ttf", stopwords =wordcloud.STOPWORDS.add("发展"), mask = star_mask) w.generate(txt) w.to_file("out2.png")错哪了

f = open("text.txt", "r", encoding="utf-8") t = f.read() f.close() # 对文本进行分词处理 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 生成词云图并保存为图片 w = WordCloud(width=1000, height=700, ...

import jieba excludes={"将军","却说","这样","他们","东汉","","然而","自己","这个","没有"} txt=open("C:\python\三国演义.txt","r",encoding='utf-8').read() words=jieba.lcut(txt) counts={} for word in words: if len(word)==1: continue else: counts[word]=counts.get(word,0)+1 items=list(counts.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for i in range(15): word,count=items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word,count))

这段代码使用了jieba库对三国演义进行分词，并且统计每个词出现的次数，最后输出出现频率最高的15个词及其出现次数。在代码中，使用了一个字典counts来存储每个词的出现次数，使用了items()方法将字典转化为列表，...

修改代码import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from wordcloud import WordCloud text = ' '.join(jieba.cut(text)) # 生成对象 mask = np.array(Image.open("computer.jpg")) wc = WordCloud(ImageFont.truetype("arial.ttf")).generate(text) # 显示词云 # plt.imshow(wc, interpolation = 'bilinear') # plt.axis("off") # plt.show() # 保存文件 wc.to_file('rs_computer.png')

text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() text = ' '.join(jieba.cut(text)) # 生成对象 mask = np.array(Image.open("computer.jpg")) wc = WordCloud( font_path=ImageFont.truetype("arial.ttf")...

import jieba word = input() dicts = open("dict.txt","r",encoding='utf-8') for line in dicts.readlines(): a=jieba.lcut(line) if word in a: print(line) break else: print("这个词我不明白") dicts.close()

具体实现方法是使用 jieba 库中的 lcut 函数将字典文件中的每一行分词，然后逐个检查分词结果中是否包含用户输入的词语。如果找到了，则输出该行文本；如果遍历完所有行仍未找到，则输出 "这个词我不明白"。需要注意...

import jieba import wordcloud import imageio.v2 as imageio #第三方库需要安装 f = open("规划.txt", "r", encoding="utf-8") t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) pic=imageio.imread("广东省.png") w = wordcloud.WordCloud(\ width = 1000, height = 700,\ background_color = "white", font_path = "msyh.ttf", mask = pic)#引用词云图片样式,字体文件要和程序放在同一个文件夹里 w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud1.png")

='center',va='center',fontsize=10) ...您可以根据需要调整图形的颜色、字将分词结果ls中的单词用空格连接成一个字符串txt。 5. 使用imageio读取词云图片样体、线条粗细等参数，以创建更美观的地铁线路图。

import jieba import jieba.analyse import wordcloud from wordcloud import WordCloud text1=open("text1.txt", "r", encoding="utf-8") line1= text1.read() LIST1=jieba.analyse.extract_tags(line1,10) text2=open("text2.txt", "r", encoding="utf-8") line2= text2.read() LIST2=jieba.analyse.extract_tags(line2,10) a=[x for x in LIST1 if x in LIST2] wc = WordCloud(background_color='white', font_path='D:\Program Files (x86)\Douyu\DYTool\data\Font\内海字体.ttf', width=1000, height=800, ) wc.generate(str(a)) wc.to_file("10.png")

这段代码的作用是读取两个文本文件（text1.txt和text2.txt），使用 jieba.analyse 模块对两个文本进行关键词提取，提取出的关键词数量为10个，并将提取出来的两个文本的关键词列表进行交集操作，得到两个文本共同的...

怎么根据上面的提升修改这段代码 import jieba import wordcloud f = open("D:\pythonProject\携程数据\游记正文.xlsx", "r", encoding="utf-8").read() t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = "".join(ls) w=wordcloud.WordCloud( font_path = "msyh.ttc",\ width = 1000, height =700, background_color="whithe" ) w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud.png")

with open("D:\pythonProject\携程数据\游记正文.xlsx", "r", encoding="utf-8") as f: t = f.read() ls = jieba.lcut(t) txt = "".join(ls) w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=1000, ...

import jieba import wordcloud import imageio mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png') #设定一个词云背景 with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() # 打开需要制作词云图的文件 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 将文章中的词组提出来 stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000, stopwords=stopwords, font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 定义一个词云 w.generate(txt) #生成词云 w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png') #将词组变量txt导入词云对象w中并保存添加代码完成排名前五十个词的词云

with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding=...

import jieba f=open('in2.txt','r') k=open('out2.txt','w') t=f.read() f.close() a=jieba.lcut(t) count={} for i in a: if len(i)>=2: count[i]=count.get(i,0)+1 items=list(count.items()) items.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) for j in range(10): word,count=items[j] k.write('{}:{}'.format(word,count)) k.close()最后写入out2.txt怎么用逗号分隔开

import jieba f=open('in2.txt','r') k=open('out2.txt','w') t=f.read() f.close() a=jieba.lcut(t) count={} for i in a: if len(i)>=2: count[i]=count.get(i,0)+1 items=list(count.items()) items...

import matplotlib.pyplot as plt import jieba import wordcloud py = plt.imread('E:/shixun/girl.jpg') #读取预先准备的词云形状图片 f = open('E:/shixun/text.txt', encoding='utf-8') #打开预先准备的词云图文本文件 txt = f.read() #读取图文本文件中的内容#对读取到的文本内容进行分词 txt_list = jieba.lcut(txt) #将分词列表转成字符串，分隔符为空格 string = ''.join(txt_list) #词云图设置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, height=700, background_color='white', font_path='mysh.ttc', #词云图中的文字字体 mask=py, #所使用的的词云图片 scale=15, stopwords={'的', '了'} #停用词，即不希望出现在词云图中的词 ) #给词云输入文字 wc.generate(string)报错Only supported for TrueType fonts怎么修改

f = open('E:/shixun/text.txt', encoding='utf-8') #打开预先准备的词云图文本文件 txt = f.read() #读取图文本文件中的内容 #对读取到的文本内容进行分词 txt_list = jieba.lcut(txt) #将分词列表转成字符串，...

import jieba f =open("红楼梦. txt","r") txt =f. read() f. close() words =jieba. lcut(txt) counts ={} for word in words: if len(word)==1:#排除单个字符的分词结果continue else: counts[word]=counts. get(word,0)+1 items =list(counts. items()) items. sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) for i in range(15): word, count =items[i] print ( "{0:<10}{1:>5}". format(word, count))详细解读这段代码

words = jieba.lcut(txt) # 对文本内容进行分词，得到分词结果列表 counts = {} # 定义一个空字典，用于存储各个词语出现的次数 for word in words: if len(word) == 1: # 排除单个字符的分词结果 continue ...

#请上传程序文件。 #读取”三国人名汇总.txt”中的人物名字，读取“三国演义.txt”的全部内容 #先统计所有人物的名字在书本中出现的次数 #并对出现次数超过100次的人物绘制一个柱状图，如下图所示。 import jieba import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter# 读取人名列表 with open(r"C:\Users\asus\Desktop\三国演义数据文件\三国人名汇总.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: names = [line.strip() for line in f.readlines()]# 读取三国演义内容 with open(r"C:\Users\asus\Desktop\三国演义数据文件\三国演义.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read()# 使用jieba分词对内容进行处理 words = list(jieba.cut(content))# 统计人名出现的次数 name_counts = Counter() for word in words: if word in names: name_counts[word] += 1# 绘制柱状图 top_names = [] name_counts = name_counts.most_common() for name, count in name_counts: if count > 100: top_names.append(name) plt.bar(name, count) plt.xticks(rotation=90) plt.title('Top Characters in Three Kingdoms') plt.xlabel('Name') plt.ylabel('Count') plt.show() 帮忙debug 帮忙不要用counter，用count函数

with open(r"C:\Users\asus\Desktop\三国演义数据文件\三国演义.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 使用jieba分词对内容进行处理 words = list(jieba.cut(content)) # 统计人名出现的次数...

import wordcloud import numpy as np from PIL import Image import jieba Tree = Image. open(r"tree.jpg") shape = np. array(Tree) wc = wordcloud.WordCLoud(mask=shape, font_path="simkai. ttf", background_color="white", max_font_size=100) text = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding='utf-8') .read() cut_text = jieba. cut(text) result = " ".join(cut_text) wc.generate (result) wc.to_file("cloud.jpg")

代码中导入了 wordcloud、numpy、PIL 中的 Image 模块以及 jieba（用于文分词）。首先，代码打开了一张名为 "tree.jpg" 的图片，并将其转换为 numpy 数组形式的变量 shape。接下来，通过 WordCloud 类创建了一个...

import wordcloud txt=open("文献.txt","r",encoding="utf-8") #encoding="utf-8"是 XML 文档的开头，其中包含了文档的版本信息和编码格式 #t=txt.read() txt.close() w=wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",width=1000,height=700,max_words=5000) w.generate(txt) w.to_file("pywordcloud.png")为什么w.generate(txt)会报错

with open("文献.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() # 对文本进行分词处理 text = " ".join(jieba.cut(text)) w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=1000, height=700, max_...

针对这段代码的自定义函数进行优化import jieba #使用 Python 的 Counter 类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免手动计数。 from collections import Counter #将情感词典 poss 和 negs 转换成 set 类型，这样可以更快地进行查找操作,提高代码的效率。 with open('data/dict/positive.txt', encoding='gbk') as f: poss = set(f.read().split()) with open('data/dict/negative.txt', encoding='gbk') as f: negs = set(f.read().split()) def senti(text): pos_num = 0 neg_num = 0 words = jieba.lcut(text) counter = Counter(words) for word in counter: if word in poss: pos_num += counter[word] if word in negs: neg_num += counter[word] return {"pos": pos_num, "neg": neg_num} file = 'data/txts/联美控股2017.txt' text = open(file, encoding='gbk').read() senti(text)

这段代码对原始代码进行了优化，主要包括以下几点： 1. 使用Python的Counter类来统计每个情感词在文本中出现的次数，避免了手动计数的操作，提高了代码的效率。 2. 将情感词典poss和negs转换成set类型，这样可以更...

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你是一个经验丰富的python程序员，请解释下一下代码txt = open("三国演义.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt)

import jieba word = input() dicts = open("dict.txt","r",encoding='utf-8') for line in dicts.readlines(): a=jieba.lcut(line) if word in a: print(line) break else: print("这个词我不明白") dicts.close()

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