根据关键词txt文件，对另一个txt文件进行词频统计并得出词频矩阵，python代码

你好，根据你的问题，我可以回答。以下是 Python 代码，可以实现对一个 txt 文件进行词频统计并得出词频矩阵：

import re

# 读取关键词文件
with open('keywords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    keywords = f.read().splitlines()

# 读取待统计文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 统计词频
word_count = {}
for keyword in keywords:
    count = len(re.findall(keyword, text))
    word_count[keyword] = count

# 输出词频矩阵
for keyword in keywords:
    print(keyword, word_count[keyword])

以上代码中，我们首先读取了关键词文件和待统计文件，然后使用正则表达式统计每个关键词在待统计文件中出现的次数，最后输出词频矩阵。

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1. 导入需要的库：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取文本文件并进行分词：

with open('text1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
words = jieba.cut(text)

3. 统计词频并得出词频矩阵：

vectorizer = CountVectorizer()
word_freq = vectorizer.fit_transform([text])
words_list = vectorizer.get_feature_names()
freq_list = word_freq.toarray()[]

4. 使用 TF-IDF 算法加权：

transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(word_freq)
weight = tfidf.toarray()[]

5. 绘制词云图：

wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', width=800, height=600)
wordcloud.generate_from_frequencies(dict(zip(words_list, weight)))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

以上就是 Python 代码的实现过程，可以根据自己的需要进行修改和调整。希望能对你有所帮助。