python三国演义词云图实验过程详细

Python三国演义词云图实验过程如下：

1. 安装必要的库

首先需要安装必要的库，包括 jieba、wordcloud 和 matplotlib。可以使用 pip 或者 conda 命令进行安装。

!pip install jieba
!pip install wordcloud
!pip install matplotlib

2. 数据预处理

将《三国演义》文本文件读取进来，并进行分词处理。这里使用 jieba 库进行中文分词。

import jieba

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

# 分词处理
words = jieba.cut(text)

3. 生成词频统计

使用 Python 中的 Counter 类统计每个词出现的次数，并生成词频统计结果。

from collections import Counter

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 获取前 100 个高频词
top_words = word_counts.most_common(100)

4. 生成词云图

使用 wordcloud 库生成词云图，可以设置词云图的形状、颜色、字体等参数。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', font_path='msyh.ttc').generate_from_frequencies(word_counts)

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

完整代码如下：

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

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

# 分词处理
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 获取前 100 个高频词
top_words = word_counts.most_common(100)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white', font_path='msyh.ttc').generate_from_frequencies(word_counts)

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

需要注意的是，生成词云图的效果与参数设置有很大关系，需要根据实际需求进行调整。