我的停用词txt文件一打开的内容是这样的,如果我想使用它的话,我的代码要怎么写?——— 》), )÷(1- ”, )、 =( : → ℃ & * 一一 ~~~~ ’ . 『 .一 ./ -- 』
时间: 2024-03-14 11:45:29 浏览: 16
如果您的停用词文件内容是这样的,您需要先将其读入到程序中,然后将每个停用词以列表的形式保存下来。这样在后续的使用中,您可以通过判断一个单词是否在停用词列表中来决定是否需要将其过滤掉。
代码示例如下:
```python
stopwords = []
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
# 过滤掉停用词
word_list = ['这', '是', '一个', '测试', '句子']
filtered_word_list = [word for word in word_list if word not in stopwords]
print(filtered_word_list)
```
输出结果:
```
['测试', '句子']
```
在上面的示例中,我们首先读取了停用词文件,并将其保存到列表 `stopwords` 中。然后,我们定义了一个包含若干单词的列表 `word_list`,并使用列表推导式过滤掉了其中的停用词,得到了过滤后的列表 `filtered_word_list`。
相关问题
我的停用词保存在了一个txt文件中,可以帮我再重新改一下代码嘛
当然可以,将停用词保存在 txt 文件中也很常见。下面是对上面代码的修改,使其可以读取 txt 文件中的停用词:
```python
import re
import jieba
import pandas as pd
# 读取微博数据
df = pd.read_csv('weibo.csv')
# 读取停用词文件
stopwords = []
with open('stopwords.txt', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
# 去除 HTML 标签和表情符号
def clean_text(text):
# 去除 HTML 标签
text = re.sub('<[^>]+>', '', text)
# 去除表情符号
text = re.sub('\[.*?\]', '', text)
return text
# 去除网址和@用户
def remove_url_and_at(text):
# 去除网址
text = re.sub('https?://[^\s]+', '', text)
# 去除@用户
text = re.sub('@[^\s]+', '', text)
return text
# 分词,去除停用词和标点符号
def tokenize(text):
# 分词
words = jieba.cut(text)
# 去除停用词和标点符号
words = [word.strip() for word in words if word.strip() not in stopwords and re.match(r'^[\w\u4e00-\u9fa5]+$', word)]
return words
# 对每条微博进行处理
for i, row in df.iterrows():
text = row['text']
# 去除 HTML 标签和表情符号
text = clean_text(text)
# 去除网址和@用户
text = remove_url_and_at(text)
# 分词,去除停用词和标点符号
words = tokenize(text)
# 将处理后的文本保存到新列中
df.at[i, 'processed_text'] = ' '.join(words)
# 将处理后的数据保存到新的 csv 文件中
df.to_csv('weibo_processed.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
```
上面的代码中,我们首先读取了停用词文件 `stopwords.txt`,并将其保存到列表 `stopwords` 中。在函数 `tokenize` 中,我们使用了这个列表来判断一个单词是否为停用词。代码中还包括了其他部分,与之前的示例代码基本相同。
帮我写一个python代码用来批量去除词云里面停用词
代码如下:
# 导入需要的库
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
# 定义停用词列表
stopwords = ['a', 'the', 'to', 'on', 'in', 'for', 'of', 'and', 'with', 'at']
# 定义词云
wordcloud = WordCloud()
# 去除停用词
wordcloud.stopwords = stopwords
# 生成词云
wordcloud.generate_from_text('请输入你要分析的文本')
# 显示词云
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()