针对关键词的词频矩阵绘制词云图,python语言的代码
时间: 2023-04-01 12:02:09 浏览: 129
以下是Python语言的代码:
```python
# 导入需要的库
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()
# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)
# 统计词频
word_dict = {}
for word in words:
if len(word) > 1:
word_dict[word] = word_dict.get(word, ) + 1
# 生成词云图
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', max_words=200, width=800, height=600)
wc.generate_from_frequencies(word_dict)
# 显示词云图
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()
```
这段代码可以根据给定的文本文件,生成一个词云图,展示关键词的词频分布情况。
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你可以使用 Python 中的 pandas、sklearn 和 wordcloud 库来完成这个任务。首先,你需要读取两个文档,一个是关键词文档,另一个是需要计算词频矩阵的文档。然后,你需要使用 CountVectorizer 类来计算词频矩阵,使用 TfidfTransformer 类来进行 TF-IDF 加权。最后,你可以使用 wordcloud 库来绘制词云图。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from wordcloud import WordCloud
# 读取关键词文档和需要计算词频矩阵的文档
keywords_doc = pd.read_csv('keywords_doc.csv')
target_doc = pd.read_csv('target_doc.csv')
# 计算词频矩阵并进行 TF-IDF 加权
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=keywords_doc['keywords'].tolist())
X = vectorizer.fit_transform(target_doc['text'].tolist())
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(X)
# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(background_color='white').generate_from_frequencies(dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), tfidf.toarray()[])))
wordcloud.to_image().show()
```
其中,`keywords_doc.csv` 是关键词文档,格式如下:
```
keywords
关键词1
关键词2
关键词3
...
```
`target_doc.csv` 是需要计算词频矩阵的文档,格式如下:
```
text
文本1
文本2
文本3
...
```