请你详细叙述如何将爬取到的招聘数据,用jieba分词进行清洗并可视化
时间: 2024-01-24 17:17:09 浏览: 25
首先,你需要安装jieba库,可以使用以下命令进行安装:`pip install jieba`
然后,你需要读取爬取到的招聘数据,并进行分词。可以使用以下代码:
```python
import jieba
# 读取招聘数据
with open('job_description.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
# 进行分词
words = jieba.cut(data)
```
接下来,你可以根据需求对分词结果进行去停用词、词频统计等处理。这里以去停用词为例,可以使用以下代码:
```python
import jieba
from collections import Counter
# 读取停用词表
stop_words = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stop_words.add(line.strip())
# 读取招聘数据
with open('job_description.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.read()
# 进行分词,并去除停用词
words = [word for word in jieba.cut(data) if word not in stop_words]
# 统计词频,并取出前20个高频词
word_count = Counter(words)
top_words = word_count.most_common(20)
```
最后,你可以使用matplotlib库对高频词进行可视化。可以使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 可视化高频词
x, y = [], []
for word, count in top_words:
x.append(word)
y.append(count)
plt.bar(x, y)
plt.xlabel('Word')
plt.ylabel('Count')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
```
运行以上代码,就可以得到一个简单的词频柱状图。当然,你可以根据需求对可视化进行更多的定制。