本文共 2243 字，大约阅读时间需要 7 分钟。
#导入需要模块import jiebaimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator text_road=str(input('请输入文章的路径：'))picture_road=str(input('请输入图片的路径：')) #加载需要分析的文章text = open(text_road,'r',encoding='utf-8').read() #对文章进行分词wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) #读取照片通过numpy.array函数将照片等结构数据转化为np-arraymask=np.array(Image.open(picture_road)) #选择屏蔽词，不显示在词云里面stopwords = set(STOPWORDS)#可以加多个屏蔽词stopwords.add("") #创建词云对象wc = WordCloud( background_color="white", font_path='/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf', max_words=1000, # 最多显示词数 mask=mask, stopwords=stopwords, max_font_size=100 # 字体最大值 ) #生成词云wc.generate(text) #从背景图建立颜色方案image_colors =ImageColorGenerator(mask) #将词云颜色设置为背景图方案wc.recolor(color_func=image_colors) #显示词云plt.imshow(wc,interpolation='bilinear') #关闭坐标轴plt.axis("off") #显示图像plt.show() #保存词云wc.to_file('词云图.png') from wordcloud import WordCloud, STOPWORDSfrom imageio import imreadfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerimport jiebaimport csv# 获取文章内容with open("caifu.txt") as f: contents = f.read()print("contents变量的类型：", type(contents))# 使用jieba分词，获取词的列表contents_cut = jieba.cut(contents)print("contents_cut变量的类型：", type(contents_cut))contents_list = " ".join(contents_cut)print("contents_list变量的类型：", type(contents_list))# 制作词云图，collocations避免词云图中词的重复，mask定义词云图的形状，图片要有背景色wc = WordCloud(stopwords=STOPWORDS.add("一个"), collocations=False, background_color="white", font_path=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", width=400, height=300, random_state=42, mask=imread('axis.png',pilmode="RGB"))wc.generate(contents_list)wc.to_file("ciyun.png")# 使用CountVectorizer统计词频cv = CountVectorizer()contents_count = cv.fit_transform([contents_list])# 词有哪些list1 = cv.get_feature_names()# 词的频率list2 = contents_count.toarray().tolist()[0] # 将词与频率一一对应contents_dict = dict(zip(list1, list2))# 输出csv文件,newline=""，解决输出的csv隔行问题with open("caifu_output.csv", 'w', newline="") as f: writer = csv.writer(f) for key, value in contents_dict.items(): writer.writerow([key, value]) 你的时间用在哪里决定你成为一个什么样的人。
转载地址：http://tnaof.baihongyu.com/