中文词频统计与词云生成

作业要求：https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822

一. 下载一长篇中文小说。

下载了《都市愛情故事》

 

二. 从文件读取待分析文本，处理标点符号和格式符。

代码如下：

1 2 3 4

text=open('60380.txt',encoding='utf-8').read() e='''&# ; ,，.。？?！!-:：《》< >"“”、\n \r \u3000 \ufeff''' for i in e: text=text.replace(i,"")

　　

三. 安装并使用jieba进行中文分词。

安装图：

 

代码如下：

1 2	import jieba text=jieba.lcut(text);

　　

四. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。

 代码如下：

1 2	jieba.load_userdict('ci.txt') text=jieba.lcut(text);

　　

五. 生成词频统计

 代码如下：

1 2 3 4 5

dict={} for i in tokens:     if i not in dict:         dict[i]=tokens.count(i) print(dict)

　　

六. 排序

代码如下：

1 2	word=list(dict.items()) word.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

　　

七. 排除语法型词汇，代词、冠词、连词等停用词。

 代码如下：

1 2

# 去除词汇，代词、冠词、连词等停用词 stops=['也','等','的','谁','又','是','新','了','只','一','和','或','区','市','为','在','与','你','我','她' ,'去','人','着','有','来','不','要','好','他','就','说','都','这','把','还','而','到','得' ,'钱','阿','上','会','对','给','这么','一个','对','行','这么','我们','822682268226822682268226','那','很' ,'做','里'] tokens = [token for token in text if token not in stops]

　

八. 输出词频最大TOP20，把结果存放到文件里

代码如下：

1 2 3 4 5

result=[] for i in range(20):     result.append(word[i]) pd.DataFrame(data=result).to_csv('f.csv',encoding='utf-8') print(result)

 

文件图：　

　

 

 

九. 生成词云。

词云图：

 

 

十. 总体代码。

代码如下：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

import jieba import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取文本文件，去除符号 text=open('60380.txt',encoding='utf-8').read() e='''&# ; ,，.。？?！!-:：《》< >"“”、\n \r \u3000 \ufeff''' for i in e: text=text.replace(i,"")   # 加入词库 jieba.load_userdict('ci.txt') text=jieba.lcut(text);   # 去除词汇，代词、冠词、连词等停用词 # 去除词汇，代词、冠词、连词等停用词 stops=['也','等','的','谁','又','是','新','了','只','一','和','或','区','市','为','在','与','你','我','她' ,'去','人','着','有','来','不','要','好','他','就','说','都','这','把','还','而','到','得' ,'钱','阿','上','会','对','给','这么','一个','对','行','这么','我们','822682268226822682268226','那','很' ,'做','里'] tokens = [token for token in text if token not in stops]   # 生成词汇统计字典 dict={} for i in tokens:     if i not in dict:         dict[i]=tokens.count(i) print(dict)   # 排序 word=list(dict.items()) word.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)   # 输出词频最大TOP20，把结果存放到文件里 result=[] for i in range(20):     result.append(word[i]) pd.DataFrame(data=result).to_csv('f.csv',encoding='utf-8') print(result)   # 生成词云 cut_text = " ".join(tokens) mywc = WordCloud(background_color='black').generate(cut_text) plt.imshow(mywc) plt.axis("off") plt.show()