python词云图停用词

在Python中制作词云图时，停用词是指那些在文本分析中通常被忽略的常见词汇，如“的”、“是”、“在”等，因为它们在大多数文本中频繁出现，但对于主题提炼帮助较小。在生成词云图之前，通过使用`jieba`、`NLTK`或`wordcloud`库中的停用词列表，可以过滤掉这些常见的无意义词语，使词云图更聚焦于关键词。

例如，你可以使用`wordcloud`库的`stopwords`模块获取中文停用词，然后在创建词云前从文本中移除：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import jieba

# 加载中文停用词
stop_words = set(STOPWORDS)

# 文本数据处理
text = "..."  # 你的文本内容
tokens = jieba.lcut(text)
filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]

# 创建词云
wordcloud = WordCloud(stopwords=stop_words).generate_from_frequencies(dict.fromkeys(filtered_tokens, 1))

相关问题

python词云停用词

Python词云库中的停用词是指在生成词云图时要排除的一些常见词语，这些词语通常是没有实际含义或者无关紧要的词汇。在使用Python词云库时，可以通过建立一个停用词库来指定要排除的停用词。停用词库可以以txt文档的形式建立，其中包含了你想要排除的停用词。你可以在代码中使用这个停用词库来过滤掉不需要显示在词云图中的词语。

在代码中，可以使用以下方法来加载停用词库并进行分词和词频统计：
1. 首先，读取待分析的文本文件，并进行文本预处理，只提取出中文字符。
2. 然后，使用jieba库进行分词，将分词结果保存在列表中。
3. 接下来，打开停用词库文件，读取其中的停用词，并加入一个停用词的集合中。
4. 遍历分词结果列表，将不在停用词集合中且长度大于1的词语加入到一个结果列表中。
5. 使用collections库的Counter函数进行词频统计，获取前100个最高频的词语。

如果你想获取绘制词云图的全部代码（包含详细注释）以及停用词库和测试文本，可以参考引用中提供的代码片段。这段代码包含了分词和词频统计的功能，同时也包含了使用停用词库进行过滤的部分。

需要注意的是，引用中提到的分割方法可能会导致无意义词语过多，无法用于文本分析。因此，在进行文本分析时，除了将词语按照用词习惯进行分割外，还需要过滤掉没有实际含义的符号、副词和助词等无用的词语，只提取最核心的信息。

希望以上回答能够解决你的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python--中文分词与词云制作--入门笔记（附停用词库及Mac字体资源）](https://blog.csdn.net/weixin_39982225/article/details/122225780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python制作炫酷的词云图（包含停用词、词频统计）！！！](https://blog.csdn.net/gjgfjgy/article/details/114679756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python词云如何设置停用词

对于设置停用词，可以使用Python中的第三方库jieba和wordcloud来实现。具体步骤如下：

1. 安装jieba和wordcloud库：

!pip install jieba
!pip install wordcloud

2. 导入库和数据：

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

text = '这是一段需要生成词云的文本'

3. 使用jieba进行中文分词和去除停用词：

words = jieba.cut(text)
text_without_stopwords = []

# 去除停用词
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = set(f.read().splitlines())
for word in words:
    if word not in stopwords:
        text_without_stopwords.append(word)

text_without_stopwords = ' '.join(text_without_stopwords) # 将列表转化为字符串，词之间用空格分隔

其中stopwords.txt是一个包含停用词的文本文件，每个停用词占一行。

4. 生成词云：

wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate(text_without_stopwords)

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

其中font_path是设置字体路径，background_color是设置背景颜色，interpolation是设置插值方法，axis是控制坐标轴是否显示。最后执行即可生成词云图。