python生成词云图,特殊图形,如何用python画出好的词云图

　　目录叙词表-—杰霸生成的词云库-词云

　　什么是云词图，比如这张，是显示大量词经过处理后出现的词的图。

　　词库-—jieba jieba是一个优秀的中文分词库安装jieba：pip install jieba。

　　支持三种分词模式：

　　精准模式：尽量把句子切的最精准，适合文本分析；

　　jieba . cut(s)-精确模式，返回迭代数据类型。

　　全模式：扫描出一个句子中所有能成词的词，速度很快，但无法解决歧义；

　　Jieba.cut(s，cut_all=True )—完整模式，输出文本s中所有可能的单词。

　　搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词进行再次切分，提高召回率，适用于搜索引擎切分。

　　Jieba.cut_for_search(s)—搜索引擎模式，适用于搜索引擎索引的分词结果。

　　jieba的功能不只是分词添加自定义词典

　　开发人员可以指定他们自己的自定义词典来包含不在jieba词库中的单词。虽然解霸有识别新词的能力，但是自己添加新词可以保证更高的准确率。

　　用法：jieba . load _ user dict(file _ name)# file _ name是自定义词典的路径。

　　字典格式和dict.txt一样，一个字占一行；每行分为三部分，一部分是单词，另一部分是词频，最后一部分是词性(可以省略)，用空格隔开。

　　词性标注

　　分词后标注每个词的词性，采用兼容ictclas的标注方式。

　　用法示例

　　关键词提取

　　Jieba.analyze . extract _ tags(sentence，topk) #你需要先导入jieba . analyze。

　　Setence是要提取的文本。

　　TopK是TF/IDF权重最大的关键字，默认值为20。

　　生成词云库-—word cloud安装：pip install wordcloud010-590数值计算库：pip install numpy。这里提到这个模块，主要用于数据分析绘图库：pip install matplotlib。这个模块可以制作我们的图表(数据可视化)和过程图片。

　　然后我们会写一个demo，我们会分析《大田后出生》这首歌的歌词做一个词云。

　　歌词没发，就在网上抄了…

　　注意：word云图默认不支持中文，需要我们自己导入字体，否则我们的中文字体会显示为口口口，字体可以自己复制到系统中：C:\Windows\Fonts。您可以将字体复制到项目中，或者在font_path中添加完整路径。

　　注意：单词云图默认为矩形。如果想要不同的形状，需要自己添加透明图形贴图。

　　导入jiebafrom word cloud导入word cloud导入matplotlib.py plot as plt导入numpy as NP from pil导入图片tr=open (lyrics.txt ， r ，编码=UTF-8 )。阅读()。替换( ， )。替换(:， )。替换( \n ， )。replace(:，)list1=jieba.lcut (str) lists= 。Join (list1) #指定云词模板图片=NP . array(image . open( QQ . jpg )#使用WordCloud显示云词WC=word cloud(font _ path= msyh . TTC ，width=800，height=400，mask=image，background _ color= white )WC . generate(lists)# drawing，无需绘制直接保存图片的最终结果图PLT . im show(WC)PLT . axis( off )PLT . show()# saving

　　结束…

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