使用python编写对txt文本进行数据清洗并生成词云图的代码

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：

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！