hi， 大家好，我是宋哈哈，今天分享一个利用 python 的 jieba 库 和 wordcloud 词云库 做一个字符串的词频分析和词云可视化
编程环境：
python 版本：3.6.8
编辑器：pycharm .1.3 专业版
系统环境：win10 专业版
一、在写代码前，需要准备的是 一个做词云的图片，可以百度找，可以自己用PS设计。也可以保存我下方的图片：保存名为 bj.jpg ---> 切记重命名。
二、在编辑器中 新建一个目录叫 “datafile”，用来保存生成好的 EXCEL 和 词云图片。
三、新建一个 文本文档 后缀为 txt，名为 ci.txt, 用来存储被 统计的字符串。【不用在乎是否换行】
首先是导入库：如果运行报错的，请 自己安装。
#encoding:utf-8import re # 正则表达式库import collections # 词频统计库import numpy as np # numpy数据处理库import jieba # 结巴分词import wordcloud # 词云展示库from PIL import Image # 图像处理库import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库from matplotlib import colorsimport csvimport pandas as pd
内容代码：
datalist = []excelFilename = 'H列' # 保存文件名称def wordFrequency():# 读取文件fn = open('ci.txt', 'rt', encoding='utf-8') # 打开文件string_data = fn.read() # 读出整个文件fn.close() # 关闭文件# 文本预处理pattern = pile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') # 定义正则表达式匹配模式string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除# 文本分词seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False) # 精确模式分词object_list = []remove_words = [u'的', u'，', u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对', u'等', u'能', u'都', u'。', u' ', u'、', u'中', u'在', u'了',u'通常', u'如果', u'我们', u'需要'] # 自定义去除词库for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中if len(word) > 2: # 筛选关键词长度print(word, len(word))object_list.append(word) # 分词追加到列表# 词频统计word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计word_counts_top = word_counts.most_common(200) # 获取前200最高频的词for words in word_counts_top:data = [words[0], words[-1]]datalist.append(data)# 建立颜色数组，可更改颜色color_list = ['#0000FF', '#CC0033', '#333333']# 调用colormap = colors.ListedColormap(color_list)# 词频展示mask = np.array(Image.open('bj.jpg')) # 定义词频背景wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体格式mask=mask, # 设置背景图max_words=200, # 最多显示词数max_font_size=100, # 字体最大值background_color='white',colormap=colormap,random_state=18)wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云# image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案# wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案wc.to_file(f'datafile/{excelFilename}.jpg')plt.imshow(wc) # 显示词云plt.axis('off') # 关闭坐标轴plt.show() # 显示图像
把统计出来的词频保存为 EXCEL 文件：
def saveExcels():df = pd.DataFrame(datalist,columns=['词语','词频次数'])df.to_excel(f'datafile/{excelFilename}.xlsx')
运行代码：
if __name__ == '__main__':wordFrequency()saveExcels()
完整代码，复制即可用：
#encoding:utf-8import re # 正则表达式库import collections # 词频统计库import numpy as np # numpy数据处理库import jieba # 结巴分词import wordcloud # 词云展示库from PIL import Image # 图像处理库import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库from matplotlib import colorsimport csvimport pandas as pddatalist = []excelFilename = 'H列' # 保存文件名称def wordFrequency():# 读取文件fn = open('ci.txt', 'rt', encoding='utf-8') # 打开文件string_data = fn.read() # 读出整个文件fn.close() # 关闭文件# 文本预处理pattern = pile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') # 定义正则表达式匹配模式string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除# 文本分词seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False) # 精确模式分词object_list = []remove_words = [u'的', u'，', u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对', u'等', u'能', u'都', u'。', u' ', u'、', u'中', u'在', u'了',u'通常', u'如果', u'我们', u'需要'] # 自定义去除词库for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中if len(word) > 2: # 筛选关键词长度print(word, len(word))object_list.append(word) # 分词追加到列表# 词频统计word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计word_counts_top = word_counts.most_common(200) # 获取前200最高频的词for words in word_counts_top:data = [words[0], words[-1]]datalist.append(data)# 建立颜色数组，可更改颜色color_list = ['#0000FF', '#CC0033', '#333333']# 调用colormap = colors.ListedColormap(color_list)# 词频展示mask = np.array(Image.open('bj.jpg')) # 定义词频背景wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体格式mask=mask, # 设置背景图max_words=200, # 最多显示词数max_font_size=100, # 字体最大值background_color='white',colormap=colormap,random_state=18)wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云# image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案# wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案wc.to_file(f'datafile/{excelFilename}.jpg')plt.imshow(wc) # 显示词云plt.axis('off') # 关闭坐标轴plt.show() # 显示图像def saveExcels():df = pd.DataFrame(datalist,columns=['词语','词频次数'])df.to_excel(f'datafile/{excelFilename}.xlsx')if __name__ == '__main__':wordFrequency()saveExcels()
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