python对文本进行jieba分词并且设定固定值，生成高频词和词频数，最后生成词云图

非常好的问题！可以使用Python中的jieba库来对文本进行分词，并使用collections库的Counter函数生成高频词和词频数，最后使用wordcloud库生成词云图。下面是一个示例代码，你可以根据需要对固定值和文件路径进行修改：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud

# 分词
text = "这是需要分词的文本"
seg_list = jieba.cut(text)

# 设定固定值
fixed_words = ["这", "是", "需要", "分词", "的", "文本"]

# 生成高频词和词频数
counter = Counter([word for word in seg_list if word in fixed_words])
freq_dict = dict(counter)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color="white")
wordcloud.generate_from_frequencies(freq_dict)
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

希望这个回答能够帮到你！如果你还有其他问题或者需要更详细的解释，请继续提问。

相关问题

使用jieba分词，excel表格里某一列的数据要进行分词统计，制作词频前30位的词云图

首先需要安装`jieba`和`wordcloud`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba wordcloud

接着，读取Excel表格中的数据并进行分词统计：

import jieba
import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 合并所有文本
text = ''.join(df['内容'])

# 分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:  # 排除单个字符的分词结果
        continue
    word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1

# 排序，取前30个高频词
top30_words = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:30]

最后，使用`wordcloud`库制作词云图：

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', max_words=30).\
    generate_from_frequencies(dict(top30_words))

# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，`font_path`参数指定中文字体文件路径，`max_words`参数指定最多显示的词数。

从网上获取中文时事文本素材 (保存为tt文本），利用第三 方库 jieba 进行分词，统计词频，将高频词用第三方库 wordcloud 可视化为词云并显示，词云图片效果自定义。

好的，您的问题是如何从网上获取中文时事文本素材并进行相关操作，是吗？那我来给您讲一下具体的步骤。

首先，您可以在百度新闻、新浪新闻等网站上获取中文时事文本素材并保存为 txt 文本格式。接下来，您需要安装 jieba 和 wordcloud 两个第三方库。

安装 jieba 库的方法如下：

pip install jieba

安装 wordcloud 库的方法如下：

pip install wordcloud

安装完成后，您可以通过以下代码进行分词、统计词频、生成词云：

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

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

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', width=800, height=600, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，`news.txt` 是您保存的中文时事文本素材的文件名，`msyh.ttc` 是字体文件，您可以根据需要更改。

这样，您就可以通过 jieba 和 wordcloud 库将高频词可视化为词云并显示了。希望对您有所帮助！