首先计算文档关键词词频矩阵,然后对关键词词频矩阵用TF-IDF算法加权,将加权后的矩阵作为词云图的输入,python代码怎么写,
时间: 2023-04-01 13:02:07 浏览: 63
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于计算文档关键词词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 读取文本文件
with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 计算关键词词频矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform([text])
df = pd.DataFrame(tfidf[].T.todense(), index=vectorizer.get_feature_names(), columns=["tfidf"])
df = df.sort_values('tfidf', ascending=False)
# 输出前 10 个关键词及其 TF-IDF 值
print(df.head(10))
```
请注意,此代码仅适用于单个文档。如果您有多个文档,请使用 `TfidfVectorizer` 的 `fit_transform` 方法来计算所有文档的 TF-IDF 加权矩阵。
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读取关键词文档,计算另一文档对应关键词的词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权,针对加权后的矩阵进行词云图绘制,python代码怎么写
你可以使用 Python 中的 pandas、sklearn 和 wordcloud 库来完成这个任务。首先,你需要读取两个文档,一个是关键词文档,另一个是需要计算词频矩阵的文档。然后,你需要使用 CountVectorizer 类来计算词频矩阵,使用 TfidfTransformer 类来进行 TF-IDF 加权。最后,你可以使用 wordcloud 库来绘制词云图。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from wordcloud import WordCloud
# 读取关键词文档和需要计算词频矩阵的文档
keywords_doc = pd.read_csv('keywords_doc.csv')
target_doc = pd.read_csv('target_doc.csv')
# 计算词频矩阵并进行 TF-IDF 加权
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=keywords_doc['keywords'].tolist())
X = vectorizer.fit_transform(target_doc['text'].tolist())
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(X)
# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(background_color='white').generate_from_frequencies(dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), tfidf.toarray()[])))
wordcloud.to_image().show()
```
其中,`keywords_doc.csv` 是关键词文档,格式如下:
```
keywords
关键词1
关键词2
关键词3
...
```
`target_doc.csv` 是需要计算词频矩阵的文档,格式如下:
```
text
文本1
文本2
文本3
...
```
读取关键词文档,计算另一文档对应关键词的词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权,python代码
以下是 Python 代码,用于读取关键词文档,计算另一文档对应关键词的词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 读取关键词文档
keywords = pd.read_csv('keywords.csv', header=None, names=['keyword'])
# 读取另一文档
document = '这是一篇测试文档,包含一些关键词。'
# 计算词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权
vectorizer = TfidfVectorizer(vocabulary=keywords['keyword'].tolist())
tfidf = vectorizer.fit_transform([document])
tfidf_matrix = pd.DataFrame(tfidf.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
print(tfidf_matrix)
```
注意:这段代码只是一个示例,实际使用时需要根据具体情况进行修改。