标签:sort 中文 plt 词云 words import 词频
本次作业要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822
中文词频统计
1. 下载一长篇中文小说。
2-7:
# 从文件读取待分析文本 with open(r'D:\\学习\\明朝那些事儿.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 使用jieba进行中文分词 import jieba # 先更新词库,加入所分析对象的专业词汇,然后进行分词 jieba.load_userdict(r'D:\\学习\\text\\明朝那些事儿(词库).txt') textCut = jieba.lcut(text) # 排除语法型词汇,代词、冠词、连词等停用词 with open(r'D:\\学习\\stops_chinese.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stops = f.read().split('\n') tokens = [token for token in textCut if token not in stops] # 将文本转化为集合 words_set = set(tokens) # 存入字典 words_dict = {} for w in words_set: words_dict[w] = tokens.count(w) # 字典转换成列表对词语进行词频排序 words_sort = list(words_dict.items()) words_sort.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # print(words_sort) for w in words_sort: print(w)
运行结果示例:
8. 输出词频最大TOP20,把结果存放到文件里
import pandas as pd pd.DataFrame(data=words_sort).to_csv(r'D:\\学习\\明朝那些事儿.csv',encoding='utf-8')
运行示例得到:
通过csv文件得出TOP20图表:
9. 生成词云。
# 插入空格把词语分开 wl_split=' '.join(tokens) # 调用generate()方法生成词云 from wordcloud import WordCloud mywc = WordCloud().generate(wl_split) # 显示词云 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(mywc) plt.axis("off") plt.show()
运行示例,得出词云:
标签:sort,中文,plt,词云,words,import,词频 来源: https://www.cnblogs.com/me-zzy/p/10581152.html
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