python中文分词后做词云图

要在 Python 中制作词云图，你需要使用一些外部库。其中，最基本的是 `jieba` 库，它可以帮助你将文本进行中文分词。以下是一个简单的代码示例：

import jieba
from wordcloud import WordCloud

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

# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

# 将分词结果转换为字符串
text = ' '.join(words)

# 制作词云图
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', width=800, height=600, background_color='white')
wc.generate(text)
wc.to_file('wordcloud.png')

在上面的代码中，首先使用 `jieba` 库对文本进行了分词，然后将分词结果转换为字符串。接着，使用 `WordCloud` 类创建了一个词云图对象，并使用 `generate` 方法生成词云图。最后，使用 `to_file` 方法将词云图保存到文件中。

需要注意的是，为了能够正确地显示中文字符，你需要指定一个中文字体文件路径，例如上面的代码中使用的是 `msyh.ttc` 字体文件。此外，你还可以调整生成的词云图的大小、背景颜色等属性，具体可以参考 `WordCloud` 类的文档。

相关问题

python结巴分词词频统计词云图

Python结巴分词是一款常用的中文分词工具，可以将一段中文文本切分成一个个独立的词语。结巴分词的词频统计和词云图生成可以通过以下步骤实现：

1. 安装结巴分词库：在Python环境中使用pip命令安装jieba库，可以通过以下命令进行安装：

   pip install jieba

2. 导入所需库：在Python脚本中导入所需的库，包括jieba、matplotlib和wordcloud。可以使用以下代码导入：

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

3. 文本分词：使用jieba库对文本进行分词，将文本切分成一个个独立的词语。可以使用以下代码进行分词：

   text = "待分词的文本"
   words = jieba.lcut(text)

4. 词频统计：统计每个词语在文本中出现的频率。可以使用Python的collections库中的Counter类来实现。以下是一个简单的示例代码：

   from collections import Counter

   word_counts = Counter(words)

5. 生成词云图：使用wordcloud库生成词云图，根据词频信息将词语以不同大小和颜色展示在图中。以下是一个简单的示例代码：

   wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate_from_frequencies(word_counts)

   plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
   plt.axis('off')
   plt.show()

以上就是使用Python结巴分词进行词频统计和生成词云图的基本步骤。

python中文分词与词云画像_用Python做中文分词与词云制作

Python是一门流行的编程语言，有许多强大的库和工具可以用来处理中文文本数据，其中包括中文分词和词云制作。

中文分词是将中文文本按照词语划分成一个个单独的词汇，是自然语言处理领域的重点问题之一。在Python中，最常用的中文分词库是jieba库。下面是一个简单的中文分词例子：

import jieba

text = "我喜欢用Python做自然语言处理"
words = jieba.cut(text)

for word in words:
    print(word)

这段代码将会输出分词后的结果：

我
喜欢
用
Python
做
自然语言处理

接下来是词云制作。词云是一种用来展示文本数据的可视化图形，它将文本中出现频率高的关键词以不同的字体大小和颜色呈现在图形中。在Python中，我们可以使用wordcloud库来制作词云。下面是一个简单的词云制作例子：

from wordcloud import WordCloud
import jieba

text = "我喜欢用Python做自然语言处理"

# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.cut(text)
words_list = " ".join(words)

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600, background_color="white").generate(words_list)

# 保存词云图片
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

这段代码将会生成一张名为wordcloud.png的词云图片。如果你想要将词云显示在Jupyter Notebook中，可以使用下面的代码：

from IPython.display import Image

Image(filename="wordcloud.png")

这样就可以在Jupyter Notebook中显示词云图片了。

以上就是用Python做中文分词和词云制作的简单例子，希望能对你有所帮助！