怎样在词云中只保留英文名词并进行词云统计
时间: 2024-05-04 13:21:11 浏览: 9
你可以使用Python中的nltk库来进行英文单词的筛选和统计。
首先,你需要安装nltk库并下载其所需的数据包。可以使用以下代码来完成:
```
import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
```
接着,你需要准备一些英文文本数据。假设你已经将这些文本数据存储在一个名为`text_data`的列表中。
下面是一个示例代码,可以使用nltk库来提取文本中的英文单词并进行词频统计:
```
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
# 停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 提取所有英文单词
all_words = []
for text in text_data:
words = word_tokenize(text)
for word in words:
if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words:
all_words.append(word.lower())
# 统计词频
word_count = Counter(all_words)
# 输出前10个最常见的单词
print(word_count.most_common(10))
```
在上面的代码中,我们首先使用nltk库中的`word_tokenize`函数将文本划分为单词,然后排除停用词和非英文单词,最终使用`Counter`函数统计单词出现的次数。
你可以根据具体需求调整代码中的参数,比如增加停用词、修改词频统计的结果数量等。最终,你可以使用常见的词云库(如wordcloud)来生成词云图。