从网上获取任意英文文本素材,分词后统计词频,将高频词用第三方库wordcloud可视化为词云。
时间: 2023-06-09 15:02:29 浏览: 107
好的,这个问题很有趣!可以使用Python的一些第三方库来实现这个任务。首先,我们可以使用requests库或者urllib库来获取英文文本素材。接下来,可以使用nltk库或者jieba库等工具进行分词,分别可以处理英文和中文文本。然后,可以使用collections库来统计词频并找到高频词。最后,使用wordcloud库将高频词可视化为词云。如果你需要更详细的操作步骤和代码示例,请告诉我。
相关问题
从网上获取任意中文文本素材,利用第三方库 ieba 分词后统计词频,将高频词用第三方库wordcloud可视化为词云
好的,这是一个关于中文文本分词和词云可视化的问题,我来为您解答。
首先,您需要准备一些中文文本素材,可以从互联网上获取。然后,您需要安装 ieba 分词库,可以使用 pip install ieba 命令进行安装。安装完成后,您可以使用以下代码进行分词和词频统计:
```python
import ieba
import collections
from wordcloud import WordCloud
# 读取文件,获取文本内容
with open('your_text_file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分词
words = ieba.cut(text)
# 统计词频
word_counts = collections.Counter(words)
# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(word_counts)
wordcloud.to_file('wordcloud.png')
```
其中,'your_text_file.txt' 是您准备的文本文件名,可以根据实际情况进行更改。代码中,我们首先使用 ieba.cut() 函数对文本进行分词,然后使用 collections.Counter() 函数对分词结果进行词频统计。最后,使用 WordCloud 类生成词云,并将结果保存为图片文件。
希望以上回答能够帮到您。
从网上获取中文时事文本素材 (保存为tt文本),利用第三 方库 jieba 进行分词,统计词频,将高频词用第三方库 wordcloud 可视化为词云并显示,词云图片效果自定义。
好的,您的问题是如何从网上获取中文时事文本素材并进行相关操作,是吗?那我来给您讲一下具体的步骤。
首先,您可以在百度新闻、新浪新闻等网站上获取中文时事文本素材并保存为 txt 文本格式。接下来,您需要安装 jieba 和 wordcloud 两个第三方库。
安装 jieba 库的方法如下:
```
pip install jieba
```
安装 wordcloud 库的方法如下:
```
pip install wordcloud
```
安装完成后,您可以通过以下代码进行分词、统计词频、生成词云:
```python
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取文本
with open('news.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
# 分词
words = jieba.cut(text)
# 统计词频
word_counts = Counter(words)
# 生成词云
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', width=800, height=600, background_color='white')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
```
其中,`news.txt` 是您保存的中文时事文本素材的文件名,`msyh.ttc` 是字体文件,您可以根据需要更改。
这样,您就可以通过 jieba 和 wordcloud 库将高频词可视化为词云并显示了。希望对您有所帮助!
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