用python jieba对文章进行词频统计并绘制词云图

好的，以下是用 Python 的 jieba 和 wordcloud 库进行词频统计和绘制词云图的代码示例：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 使用 jieba 分词
words = jieba.lcut(text)

# 统计词频
freq = {}
for word in words:
    if word in freq:
        freq[word] += 1
    else:
        freq[word] = 1

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, margin=2)
wc.generate_from_frequencies(freq)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，`article.txt` 是要处理的文本文件，需要放在与代码同一目录下。这段代码会先使用 jieba 分词，然后统计每个词出现的次数。最后，使用 wordcloud 库生成词云图并显示出来。你可以根据需要调整词云图的参数，如背景颜色、大小等，以及 jieba 分词的方式和停用词等。

相关问题

用python jieba对文章中名词 动词 形容词 进行词频统计并绘制词云图

好的，首先需要安装jieba和wordcloud模块，可以通过以下命令安装：

pip install jieba
pip install wordcloud

接下来，我们假设文章内容已经存储在一个txt文件中，代码如下：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

with open('article.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 使用jieba进行分词
words = jieba.cut(content)

# 定义需要统计的词性
word_type = ['n', 'v', 'a']

# 过滤出指定词性的词语
filtered_words = [word for word in words if len(word) >= 2 and word.strip() and word.startswith(tuple(word_type))]

# 统计词频
word_count = Counter(filtered_words)

# 绘制词云图
wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', max_words=200, width=1200, height=800)
wc.generate_from_frequencies(word_count)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

在上述代码中，我们使用jieba进行中文分词，并通过传入一个包含需要统计的词性的列表来过滤出名词、动词和形容词。然后使用Counter类来统计每个词语的出现频率。最后通过wordcloud模块来绘制词云图。

需要注意的是，我们在绘制词云图时，需要指定字体文件的路径，否则可能会出现乱码。在本例中，我们使用了宋体字体的一个变体simhei.ttf。

运行完上述代码后，就可以得到一个词云图，它会显示文章中出现频率较高的词语，可以帮助我们更好地了解文章的主题和关键词。

python对字符串进行词频统计并绘制词云图

要进行字符串词频统计并绘制词云图，可以使用Python中的`wordcloud`和`jieba`库。以下是一个简单的示例代码：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入文本
text = "这是一段需要进行词频统计并绘制词云图的测试文本，希望能够得到好的结果。"

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, width=1024, height=768, font_path='msyh.ttc')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个简单的词云图了。你可以根据自己的需求，对代码进行修改和优化。