python词云代码

以下是一个简单的 Python 词云生成代码，需要使用 `wordcloud` 和 `jieba` 库：

import jieba
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 使用 jieba 分词
words = jieba.cut(text)

# 去除停用词
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add('的')
clean_words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(background_color='white', max_words=200, font_path='msyh.ttc').generate(' '.join(clean_words))

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

其中：

- `text.txt` 是要生成词云的文本文件路径；
- `wordcloud` 的参数可以根据需求进行调整。

相关问题

python 词云代码

以下是一个简单的 Python 词云代码示例，使用的是第三方库 WordCloud：

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

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

# 使用 jieba 分词
words = jieba.cut(text)

# 拼接分词结果为字符串
result = ' '.join(words)

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, margin=2).generate(result)

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

其中，`text.txt` 是需要生成词云的文本文件，可以根据实际情况进行修改。这段代码使用 jieba 进行中文分词，将分词结果拼接成一个字符串，并使用 WordCloud 生成词云，最后使用 matplotlib 显示词云。可以根据需要调整参数，如词云背景色、宽度、高度等。

Python词云代码及结果

下面是一个简单的Python词云代码及结果，使用了jieba和wordcloud库：

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

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

# 使用jieba分词
words = jieba.cut(text)

# 将分词结果转成空格分隔的字符串
words_str = ' '.join(words)

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

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

# 保存词云图片
wc.to_file('wordcloud.png')

这个代码会读取名为text.txt的文本文件，对其中的内容进行分词并生成词云。其中需要注意的是，需要提供一个字体文件（这里使用了微软雅黑字体），用于词云中的文字显示。同时也可以设置词云的背景颜色、大小等参数。最后会显示词云图片，并将其保存到wordcloud.png文件中。

以下是一个简单的词云结果示例：