Python实现实现Wordcloud生成词云图的示例生成词云图的示例
主要介绍了Python实现Wordcloud生成词云图的示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工
作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文
章的故事梗概。
首先贴出一张词云图（以哈利波特小说为例）：
在生成词云图之前，首先要做一些准备工作
1.安装结巴分词库
pip install jieba
Python中的分词模块有很多，他们的功能也都是大同小异，我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型。
下面我来简单介绍一下结巴分词的用法
结巴分词的分词模式分为三种：
(1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度快,但是不能解决歧义问题
(2)精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析
(3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词
下面用一个简单的例子来看一下三种模式的分词区别：
import jieba
# 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度快,但是不能解决歧义问题
text = "哈利波特是一常优秀的文学作品"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print(u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list))
# 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print(u"[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list))
# 默认是精确模式
seg_list = jieba.cut(text)
print(u"[默认模式]: ", "/ ".join(seg_list))
# 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词
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