filename = 'words_ls.txt' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as f: mytext = f.read() wordcloud = WordCloud().generate(mytext) %pylab inline import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") #保存文件 wc.to_file(r"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ciyun.png") filename = 'words_ls.txt' with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as f: mytext = f.read() wordcloud = WordCloud().generate(mytext)代码问题
时间: 2024-01-03 14:03:37 浏览: 26
在您提供的代码中,有一些问题。请注意以下修正后的代码:
```python
filename = 'words_ls.txt'
with open(filename, 'r', encoding='UTF-8') as f:
mytext = f.read()
wordcloud = WordCloud().generate(mytext)
# 显示词云图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存词云图
wordcloud.to_file("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ciyun.png")
```
修正后的代码中,我们首先读取了文本文件并将其存储到`mytext`变量中。然后,我们使用`WordCloud`对象生成了词云图,并使用`imshow()`方法显示词云图。最后,通过`to_file()`方法将词云图保存为PNG文件。
请确保`words_ls.txt`文件存在,并根据需要修改保存文件的路径。另外,请注意将代码块放在一个单独的代码单元中执行,不需要使用`%pylab inline`这样的魔术命令。
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with open(filename) as f: mytext = f.read()
This code opens a file with the name specified in the variable "filename" and reads its contents into the variable "mytext". The "with" statement is used to ensure that the file is properly closed after it has been read.
def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗
这段代码是一个用于中文分词和数据清洗的函数。首先,它使用了jieba库加载用户自词典,并初始化。然后,它尝试打开停用词文件,如果失败则将停用词列表设置为空并打印错误信息。接下来,它定义了一个停用词列表和一个词性标注列表。在进行分词时,对每个分词结果,它会检查是否为停用词或长度小于2,如果是则忽略;否则,它会检查该词的词性是否在标注列表中,如果是则将该词加入到结果列表中。最后,它将结果列表中的词用空格连接起来,作为分词结果返回。
在使用该函数时,它会将输入数据中的content列转换为字符串类型,并将分词结果保存在新的列content_cutted中。同时,它也使用了正则表达式进行数据清洗,但具体是什么样的清洗操作需要看stop_file和synonym_origin、synonym_new文件中的内容。