使用python编写对txt文本进行数据清洗并生成词云图的代码

时间: 2024-02-03 12:04:00 浏览: 24
好的,以下是一个简单的python代码,它可以对txt文本进行数据清洗并生成词云图。 首先,你需要安装两个库:`jieba`和`wordcloud` ``` pip install jieba pip install wordcloud ``` 接下来,我们开始编写代码: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt import os # 读取txt文本文件 def read_txt(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() return text # 对文本进行清洗 def clean_text(text): # 去除数字、英文、标点等符号 clean_text = ''.join(filter(lambda x: x.isalpha() or x.isspace(), text)) # 分词 seg_list = jieba.cut(clean_text) # 去除停用词 stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('的') stopwords.add('在') stopwords.add('了') filtered_words = [word for word in seg_list if word not in stopwords] return ' '.join(filtered_words) # 生成词云图 def generate_wordcloud(text): # 设置词云图参数 wc = WordCloud( font_path='msyh.ttc', # 字体文件路径,需要根据自己的操作系统更改 max_words=200, # 最多显示词数 background_color='white', # 背景颜色 width=800, # 图片宽度 height=600, # 图片高度 margin=2, # 词与词之间的间距 stopwords=STOPWORDS # 停用词 ) # 生成词云图 wc.generate(text) # 显示词云图 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 主函数 def main(): file_path = 'your_file_path' # txt文件路径 text = read_txt(file_path) cleaned_text = clean_text(text) generate_wordcloud(cleaned_text) if __name__ == '__main__': main() ``` 这个代码会读取你的txt文本,对文本进行清洗(去除数字、英文、标点等符号),并生成词云图。你需要将代码中的`your_file_path`替换为你的txt文本文件路径。如果需要添加更多的停用词,可以在`stopwords.add()`函数中添加。如果需要更改词云图的参数,可以在`WordCloud()`函数中更改。 希望这个代码能够帮到你!

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