Python实现Wordcloud生成词云图的示例 - CSDN文库

生成词云图

153 浏览量更新于2023-05-10 收藏 408KB PDF 举报

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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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