python词云怎么引用停词表

可以使用python中的中文分词工具jieba和停用词表进行过滤。具体步骤如下：

1. 安装jieba库和停用词表

pip install jieba

2. 导入jieba库和停用词表

import jieba
from jieba import analyse

# 导入停用词表
analyse.set_stop_words("stopwords.txt")

3. 使用分词工具和停用词表进行分词和过滤

# 读取文本
text = "这是一段测试文本"

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 过滤停用词
filtered_words = []
for word in words:
    if word not in analyse.stop_words:
        filtered_words.append(word)

其中，stopwords.txt即为停用词表文件，可以根据自己的需求进行选择和编辑。

相关问题

python词云怎么引用停词表并生成词云

可以使用第三方库jieba和wordcloud来实现。

首先，需要将文本按照一定的规则进行分词，可以使用jieba库的cut方法进行分词。同时，可以使用jieba库提供的停词表对分词结果进行过滤，可以使用stop_words.txt文件提供的停词表。

接着，可以利用分词结果和停词表生成词云。可以使用wordcloud库的WordCloud类来生成词云。WordCloud类支持自定义字体、大小、颜色、形状等属性，可以根据需要进行设置。同时，可以指定某些词汇的颜色、大小等属性，以突出这些词汇在词云中的出现。

以下是大致代码示例：

import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 读取停词表
stop_words = set()
with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stop_words.add(line.strip())

# 读取文本
with open('text.txt', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词和过滤
words = jieba.cut(text)
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path='font.ttf', stopwords=stop_words, width=800, height=800)
wordcloud.generate(' '.join(filtered_words))

# 显示词云
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，stop_words.txt为停词表文件，text.txt为待处理的文本文件，font.ttf为自定义字体文件，可以替换为其他字体文件。代码中使用了matplotlib库来显示词云，如果没有安装可以使用`pip install matplotlib`命令进行安装。

python词云如何设置停用词

可以使用Python中的第三方库NLTK（Natural Language Toolkit）来进行停用词过滤。首先，需要下载并安装NLTK库，然后下载对应的英文停用词表。接着，可以使用NLTK库中的stopwords模块加载停用词表，对词云进行过滤。具体实现可参考以下代码：

# 导入需要的库
import wordcloud
from nltk.corpus import stopwords

# 加载停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 创建WordCloud对象，并设置停用词
wc = wordcloud.WordCloud(stopwords=stop_words)

# 生成词云
wc.generate(text)

# 显示词云
wc.to_image().show()

其中，text代表需要生成词云的文本，可以是一个字符串或者一个文件路径。