txt = " "join(jieba.lcut(t))

时间: 2024-02-20 13:01:27 浏览: 149
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txt合并工具

这段代码是有语法错误的。在Python中，字符串拼接的正确格式是使用加号（+）将两个字符串连接起来，而不是使用空格。因此，正确的代码应该是： ``` txt = "".join(jieba.lcut(t)) ``` 这个代码会先调用jieba库中的lcut方法对字符串t进行分词，然后将分词结果用空字符串连接起来，形成一个新的字符串txt。这个新的字符串中，每个词语之间没有空格，而是直接相连。
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jieba分词工具包下载

例如，词典文件（如jieba/data/dict.txt）是jieba进行分词的基础，其中存储了大量的汉字和词汇组合，以及它们的频度信息。这些数据使得jieba能够在运行时快速找到最合适的分词结果。 在Python环境中，jieba的使用...

mport jieba import wordcloud import numpy as np from PIL import Image star_mask=np.array(Image.open("star.png")) f=open("text.txt","r",encoding="utf-8") t=f.read() f.close() ls=jieba.lcut(t) txt="".join(ls) w=wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700, backgroud_color="white", font_path="simhei.ttf", stopwords =wordcloud.STOPWORDS.add("发展"), mask = star_mask) w.generate(txt) w.to_file("out2.png")错哪了

ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 生成词云图并保存为图片 w = WordCloud(width=1000, height=700, background_color="white", font_path="simhei.ttf", stopwords=STOPWORDS.add("发展"), mask=star_...

怎么根据上面的提升修改这段代码 import jieba import wordcloud f = open("D:\pythonProject\携程数据\游记正文.xlsx", "r", encoding="utf-8").read() t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = "".join(ls) w=wordcloud.WordCloud( font_path = "msyh.ttc",\ width = 1000, height =700, background_color="whithe" ) w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud.png")

ls = jieba.lcut(t) txt = "".join(ls) w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=1000, height=700, background_color="white") w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud.png") except ...

import jieba import wordcloud import imageio.v2 as imageio #第三方库需要安装 f = open("规划.txt", "r", encoding="utf-8") t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) pic=imageio.imread("广东省.png") w = wordcloud.WordCloud(\ width = 1000, height = 700,\ background_color = "white", font_path = "msyh.ttf", mask = pic)#引用词云图片样式,字体文件要和程序放在同一个文件夹里 w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud1.png")

1. 导入需要的Python库，包括jieba、wordcloud和imageio。 2. 打开文本文件“规划.txt,28) ax.set_ylim(-1,1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() # 调用函数”，并读取其中的内容。 3. 使用jieba对...

.join(jieba.lcut_fo

当你看到jieba.lcut_for，这应该是jieba库中的一个函数，jieba是一个流行的中文分词库，lcut_for很可能是指针对文件的分词处理。jieba.lcut_for(file)这样的调用可能会读取文件内容，并将其中的文本按词语...

import jieba import wordcloud with open('new_用户标签.xlsx', 'r', encoding="utf-8") as f: temp = f.read() words = jieba.lcut(temp) words = " ".join(words) p1 = wordcloud.WordCloud( width=1000, height=1000, background_color="white", font_path="msyh.ttc" ) p1.generate(temp) p1.to_file("p1.png")

这段代码可以实现读取一个Excel文件中的内容，使用结巴分词对文本进行分词，然后使用词云生成器生成一个词云图，并将其保存为一张图片。其中，"new_用户标签.xlsx"是需要读取的Excel文件名，"msyh.ttc"是字体文件的...

#对读取到的文本内容进行分词 txt_list = jieba.lcut(txt) #将分词列表转成字符串，分隔符为空格 string = ''.join(txt_list) #词云图设置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, height=700, background_color='white', font_path='mysh.ttc', #词云图中的文字字体 mask=py, #所使用的的词云图片 scale=15, stopwords={'的', '了'} #停用词，即不希望出现在词云图中的词 ) #给词云输入文字 wc.generate(string)报错Only supported for TrueType fonts怎么修改

txt_list = jieba.lcut(txt) #将分词列表转成字符串，分隔符为空格 string = ''.join(txt_list) #词云图设置 wc = wordcloud.WordCloud( width=1000, height=700, background_color='white', font_path='C:/...

f=open('D:/mycode/2021058242.txt','r',encoding ='utf-8').read() #f_text=jieba.lcut(f) font = r'C:\Windows\Fonts\SIMLI.ttf' stopwords=',\\n“”'#构造停用字符 cut_list = jieba.lcut(''.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]', f)), cut_all = False) #U4300-U9fa5代表了符合汉字GB18030规范的字符集 # for i in range(len(cut_list)-1, -1, -1): # if cut_list[i] in stopwords: # del cut_list[i] #print(cut_list) f_text=' '.join(cut_list)#把清洗过的分词结果拼接起来，必须用空格分隔开 #print(f_text) wc1 = WordCloud(font_path=font).generate(f_text)#生成词云的对象是已经分词过的词语 # 词云展示 plt.imshow(wc1, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show()怎么美化词云

美化词云可以通过调整参数来实现，例如修改背景颜色、调整字体大小和颜色、添加形状等。下面是一些常用的美化词云的方法： 1. 设置背景颜色：可以通过 background_color 参数来设置背景颜色，例如：wc1 = ...

import jieba import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt strs='君自故乡来，应知故乡事。来日绮窗前，寒梅着花未？每个人的心里，都有一方魂牵梦萦的土地。得意时想到它，失意时想到它。逢年逢节，触景生情，随时随地想到它。' words=jieba.lcut(strs) words=' '.join(words) img=plt.imread("D:\学习\heart.jpg") wc=wordcloud.WordCloud(background_color='white',font_path="simkai.ttf",mask=img) wc.generate(words) wc.to_file('img.png')

这段代码是用 Python 中的 jieba 和 wordcloud 库对一段文本进行分词并生成词云图。首先使用 jieba 库对字符串进行分词，然后将分词结果用空格连接成一个字符串。接着使用 matplotlib 库读取一张图片作为背景，并将...

Traceback (most recent call last): File "D:/niko/jieba/py02.py", line 3, in <module> ls = jieba.lcut(txt) # ls得到的结果是一个列表 AttributeError: module 'jieba' has no attribute 'lcut'

您遇到的错误是因为在您的代码中使用了jieba.lcut()函数，但是模块jieba中确实没有lcut属性。请确保您已经正确安装了jieba库，并使用正确的函数名称。在jieba库中，应该使用jieba.cut()函数来进行分词操作。...

import jieba import numpy from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud with open('liur.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) data =[] for row in reader: try: data.append(row[1]) except IndexError: pass text = ''.join(row) words = jieba.lcut(text) print(words) bgImg=numpy.array(Image.open("nanhai.jpg")) cloud=WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(text) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")

words = jieba.lcut(text) print(words) bgImg = numpy.array(Image.open("nanhai.jpg")) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate...

df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.lcut(x))) 是什么意思

这段代码是用 jieba 库对...具体来说，jieba.lcut() 方法是 jieba 库中的一种中文分词方法，用来将中文文本分解成一个个词语。最后，' '.join() 方法是 Python 中字符串的一种拼接方法，用来将分词结果用空格连接起来。

import jieba import wordcloud import imageio mask = imageio.imread('C:/Users/Febird/Desktop/1.png') #设定一个词云背景 with open('C:/Users/Febird/Desktop/傲世.txt', encoding='utf-8') as f: t = f.read() # 打开需要制作词云图的文件 ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 将文章中的词组提出来 stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = wordcloud.WordCloud(width=4000, height=4000, stopwords=stopwords, font_path="msyh.ttc", colormap='hot', background_color='pink', mask=mask) # 定义一个词云 w.generate(txt) #生成词云 w.to_file(r'C:/Users/Febird/Desktop/test_3.png') #将词组变量txt导入词云对象w中并保存 添加代码 完成排名前五十个词的词云

ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) stopwords_file = open('C:/Users/Febird/Desktop/stopWord.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = [(words.strip()) for words in stopwords_file.readlines()] w = ...

请写出以下代码的设计思路及步骤import jieba import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image mask = np.array(Image.open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\image.png")) img_array = np.array(mask) file = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding="utf-8") t = file.read() file.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 设置词云图 w = wordcloud.WordCloud( font_path="C:/Windows/Fonts/SIMSUN.TTC", # 词云字体 width=2400, # 图片宽度 height=2000, # 图片高度 contour_width=2, mask = img_array, contour_color='steelblue', background_color="white") # 图片背景颜色 # 将文字导入词云 w.generate(txt) # 保存词云图 w.to_file("wordcloud_19.png")

4. 中文分词：使用jieba的lcut方法对文本进行中文分词，得到词语列表ls。 5. 拼接词语：使用空格将词语列表ls中的词语拼接成一个字符串txt，作为词云图的输入。 6. 设置词云图参数：创建一个wordcloud.WordCloud...

解释这个代码import openpyxl, jieba, wordcloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np wb = openpyxl.load_workbook('豆瓣短评爬虫_电影、图书_哆啦A梦 伴我同行2.xlsx') ws = wb.active content = '' for row in range(2, ws.max_row+1): content += ws.cell(row, 7).value t_1 = jieba.lcut(content) t_2 = ''.join(t_1) f_1 = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') s_list = [] for i in f_1.readlines(): s_list.append(i.strip()) for line in s_list: t_2 = t_2.replace(line, '') photo = np.array(Image.open('皮卡丘.jpg')) tu = wordcloud.WordCloud(font_path='STKAITI.TTF', colormap='cool', background_color='white', mask=photo) tu.generate(t_2) tu.to_file('tu2.jpg') plt.imshow(tu) plt.axis('off') plt.show()

这段代码是一个Python程序，它使用...接着，程序读取一个名为“stopwords.txt”的文本文件，将其中的停用词去除。最后，程序使用wordcloud库生成一个名为“tu2.jpg”的词云图，并使用matplotlib.pyplot库将其显示出来。

import jieba import wordcloud from imageio import imread import cv2 stopwords=['的','了','也','但','年','月','日','在','个','是'] mask=cv2.imread('C:/Users/86147/Desktop/新建文件夹/微信图片_20230606222133.jpg', 0) ret, binary = cv2.threshold(mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) f=open("C:\Users\86147\Desktop\新建文件夹\科技巨头进一步领涨，当下美股太像“互联网泡沫”时期了-20230606-221833.txt", "r", encoding="GB2312") t=f.read() f.close() ls=[word for word in jieba.lcut(t) if word not in stopwords] txt=" ".join(ls) wc=wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700,\ background_color = "white", mask = binary,\ font_path = "msyh.ttc", stopwords=stopwords) wc.generate(txt) wc.to_file("mywc.png")这个代码为什么不能按照指定的图片生成词云呢？

有几个可能的原因： 1. 读取的图片路径不正确：请确保代码中的图片路径是正确的，即图片文件存在且路径正确。可以尝试使用绝对路径或者相对路径。 2. 图片格式不正确：代码中使用的是jpg格式的图片，但是有些jpg...
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