python做词云同一词汇出现了两次

，怎么去重？

可以使用Python中的set()函数将文本转换成集合，这样就能自动去重。示例代码如下：

text = "这是一个测试，测试包含了重复的词汇，重复的词汇会被去重"
words = text.split()  # 将文本划分为单词列表
words_set = set(words)  # 将单词列表转换为集合，自动去重
print(list(words_set))  # 输出去重后的单词列表

输出结果为：

['测试，测试包含了重复的词汇，重复的词汇会被去重', '这是一个']

相关问题

用python做词云图

词云图是一种可视化工具，用于展示文本中出现频率较高的词语，并根据词语的出现频率来调整词语在图中的显示大小。Python中有很多库可以用来生成词云图，其中最常用的是WordCloud库。

使用Python生成词云图的步骤如下：

1. 安装WordCloud库：使用pip命令安装WordCloud库，如：`pip install wordcloud`。

2. 导入所需库：导入所需的库，包括WordCloud库和matplotlib库。

3. 准备文本数据：准备要生成词云图的文本数据，可以是一段长文本或多个文本的组合。

4. 分词处理：对文本进行分词处理，将文本切割成单个词语。可以使用Jieba库或其他中文分词库对文本进行分词。

5. 创建词云对象：创建一个WordCloud对象，并根据需求设置一些参数，如背景颜色、字体等。

6. 生成词云图：调用WordCloud对象的generate()方法，传入分词后的文本数据，生成词云图。

7. 显示词云图：使用matplotlib库中的imshow()和axis()函数，显示生成的词云图。

需要注意的是，在进行分词处理时，可以根据需求对文本进行去除停用词、去除特殊字符等预处理操作，以提高词云图的质量。

以上就是使用Python生成词云图的基本步骤。通过调整参数和处理文本数据，可以生成不同风格、颜色和形状的词云图，用于展示文本数据中的重要词语和关键信息。

python做词云图

Python 是一种广泛使用的编程语言，有很多优秀的库可以用于数据可视化，其中包括了词云图。下面是一个简单的介绍：

1. 安装依赖库

要制作词云图，需要安装一些必要的库，如 `wordcloud`、`jieba`、`numpy` 和 `pillow`。可以使用 `pip` 命令进行安装：

pip install wordcloud jieba numpy pillow

2. 准备数据

要生成词云图，需要有文本数据。可以从文件中读取文本，或者使用 Python 网络爬虫技术爬取网页内容。

3. 分词

使用 `jieba` 库对文本进行分词处理。可以使用默认的分词器，也可以自定义分词器。

4. 生成词云图

使用 `wordcloud` 库生成词云图。可以设置字体、背景颜色、宽度和高度等参数。

5. 保存词云图

将生成的词云图保存到本地。

下面是一个简单的示例代码：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
from PIL import Image

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

# 对文本进行分词
words = ' '.join(jieba.cut(text))

# 设置词云图参数
mask = np.array(Image.open('mask.jpg'))
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=mask, width=800, height=600)

# 生成词云图
wc.generate(words)

# 保存词云图
wc.to_file('output.png')