根据关键词文档a.txt,对文档h.txt进行关键词词频统计,并根据相应词频绘制词云图,python代码怎么写
时间: 2023-03-30 11:05:01 浏览: 72
你好,关于你的问题,我可以回答。针对文档h.txt进行关键词词频统计,可以使用Python中的jieba库进行分词,然后使用collections库中的Counter函数进行词频统计。具体代码如下:
```
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文本文件
with open('h.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 使用jieba进行分词
words = jieba.cut(text)
# 使用Counter进行词频统计
word_counts = Counter(words)
# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', width=800, height=600)
wordcloud.generate_from_frequencies(word_counts)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()
```
其中,msyh.ttc是字体文件,需要提前下载并放在当前目录下。运行以上代码,即可得到文档h.txt的词云图。
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根据关键词文档a.txt中的关键词,对文档h.txt进行关键词词频统计,并根据相应词频绘制词云图,python代码怎么写
我可以回答这个问题。您可以使用Python中的jieba库进行关键词提取和词频统计,使用wordcloud库绘制词云图。以下是示例代码:
```python
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文本文件
with open('a.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
keywords = f.read().split()
with open('h.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 使用jieba库进行分词和关键词提取
words = jieba.lcut(text)
keywords_count = Counter(words)
# 统计关键词词频
for keyword in keywords:
print(keyword, keywords_count[keyword])
# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white').generate_from_frequencies(keywords_count)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
```
其中,`a.txt`是包含关键词的文本文件,每个关键词占一行;`h.txt`是需要进行关键词词频统计的文本文件。关键词提取和词频统计使用了Python中的`jieba`库和`collections`模块中的`Counter`类。绘制词云图使用了`wordcloud`库和`matplotlib`库。
根据关键词文档a.txt中的关键词,对文档h.txt进行关键词词频统计,并根据相应词频绘制词云图并保存,python代码怎么写
你好,根据你的问题,我可以回答。以下是 Python 代码实现:
```python
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文本文件
with open('a.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
keywords = f.read().splitlines()
with open('h.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分词
words = jieba.cut(text)
# 统计词频
word_freq = {}
for word in words:
if word in keywords:
if word in word_freq:
word_freq[word] += 1
else:
word_freq[word] = 1
# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white').generate_from_frequencies(word_freq)
# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存词云图
wordcloud.to_file('wordcloud.png')
```
以上代码实现了对文档 h.txt 中关键词的词频统计,并根据相应词频绘制词云图并保存。其中,关键词存储在文档 a.txt 中,词云图的字体使用了微软雅黑。