import jieba import wordcloud with open('new_用户标签.xlsx', 'r', encoding="utf-8") as f: temp = f.read() words = jieba.lcut(temp) words = " ".join(words) p1 = wordcloud.WordCloud( width=1000, height=1000, background_color="white", font_path="msyh.ttc" ) p1.generate(temp) p1.to_file("p1.png")

时间: 2024-01-03 12:04:20 浏览: 71
这段代码可以实现读取一个Excel文件中的内容,使用结巴分词对文本进行分词,然后使用词云生成器生成一个词云图,并将其保存为一张图片。其中,"new_用户标签.xlsx"是需要读取的Excel文件名,"msyh.ttc"是字体文件的路径,可以根据自己的需要进行修改。生成的图片保存在当前目录下的"p1.png"文件中。
相关问题

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")

根据上面的提示,你可以尝试使用`try-except`语句来处理UnicodeDecodeError错误,并且使用适当的编码方式来打开Excel文件。以下是修改后的代码示例: ```python import jieba import wordcloud try: 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, height=700, background_color="white") w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud.png") except UnicodeDecodeError: print("文件编码错误,无法解码") except FileNotFoundError: print("文件未找到") ``` 在这个示例中,我使用了`with`语句来打开文件,这样可以确保文件在使用完毕后会自动关闭。在`try`块中,我尝试以UTF-8编码读取文件内容,并进行后续的分词和词云生成操作。如果出现UnicodeDecodeError错误,会捕获该异常并打印出错误信息。另外,还添加了对文件未找到的处理,以防止出现FileNotFoundError错误。

python对中文txt进行词云分析生成的图片没有字而是一个个方框请问这是怎么回事?import jieba import wordcloud with open('a.txt','r',encoding="utf-8") as f: temp = f.read() words = jieba.lcut(temp) words = " ".join(words) pl = wordcloud.WordCloud( width = 1000,height = 1000, background_color = "white", #font_path = r"‪C:\\Windows\\Fonts\\TEMPSITC.TTF" ) pl.generate(temp) pl.to_file("C:\\Users\\86150\\Desktop\\1.png")并检查一下代码的错误

这可能是因为你的字体库没有支持中文字符。你可以尝试将`font_path`参数设置为一个支持中文的字体文件路径。例如: ``` font_path = r"C:\Windows\Fonts\SimSun.ttf" ``` 另外,你需要将`pl.generate(temp)`中的`temp`改为`words`,以使用中文分词后的单词列表生成词云。修改后的代码如下: ``` import jieba import wordcloud with open('a.txt','r',encoding="utf-8") as f: temp = f.read() words = jieba.lcut(temp) words = " ".join(words) pl = wordcloud.WordCloud( width = 1000,height = 1000, background_color = "white", font_path = r"C:\Windows\Fonts\SimSun.ttf" ) pl.generate(words) pl.to_file("C:\\Users\\86150\\Desktop\\1.png") ``` 注意,你需要将`font_path`参数中的路径改为你自己的中文字体文件路径。
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import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录,得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识:", top_10_words)

给以下这段代码加上结果可视化的功能:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率:{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

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