python人物词云分析

要进行Python人物词云分析，可以遵循以下步骤：

1. 收集数据：找到相关的文本资料，如小说、传记、历史书籍等等，包含了人物的描述或人名出现频率较高的段落。

2. 数据预处理：使用Python中的文本处理库进行数据的清洗和预处理，如去除停用词、特殊符号和数字等等。

3. 分词：使用Python中的中文分词库对文本进行分词处理。

4. 统计词频：使用Python中的统计函数进行每个人物词汇出现的次数计数。

5. 生成词云：使用Python中的词云生成库，如WordCloud，按照词频生成人物词云。

下面是一个简单的Python代码示例，实现了对《红楼梦》中人物词频的统计和生成词云的操作：

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

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

# 中文分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
stopwords = ['的', '了', '和', '是', '在', '我', '你', '他', '她', '它']
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 统计词频
word_count = Counter(words)

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', max_words=100, background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(word_count)

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

这个代码示例使用了jieba分词库进行中文分词，并使用了collections库中的Counter函数进行词频统计，最后使用了wordcloud库生成词云。