Python基于jieba+wordcloud实现文本分词、词频统计、条形图绘制及不同主题的词云图绘制

序言：第三方库及所需材料

编程语言：Python3.9。
编程环境：Anaconda3，Spyder5。
使用到的主要第三方库：jieba-0.42.1，wordcloud-1.8.2.2，matplotlib-3.5.1。

文本数据：txt格式，本文以2023年内蒙古自治区政府工作报告为例，命名为“2023.txt”。
停用词：“cn_stopwords.txt”，网络下载
字体文件：tff格式，本文使用方正粗黑宋简体，命名为“fzch.tff”
主题背景图片：本文使用白底内蒙古自治区地图，命名为“R-C.png”

以上文件置于py文件的同级目录下，使用相对路径读取。

函数模块介绍

具体的代码可见全部代码部分，这部分只介绍思路和相应的函数模块

分词

在主函数中读取文本数据，调用分词函数cutWord，使用jieba分词库和停用词表对文本进行分词操作，并返回词语组成的列表。

def cutWord(text):     words=jieba.cut(text)stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('cn_stopwords.txt',encoding='utf-8') ])finalwords = []for word in words:if word not in stopwords:if (word != "。" and word != "，") :finalwords.append(word) return finalwords

词频统计

将词语列表传入词频统计函数countWord，去除单字词和换行符后，统计各词语出现的频率，并返回各词语的频数列表。

def countWord(text):counts={}for word in text: if len(word) == 1 or word=='\n':#单个词和换行符不计算在内continueelse:if word not in counts.keys():counts[word]=1else:counts[word]+=1return counts

条形图绘制

将词频字典传入高频词条形图绘制函数drawBar，根据注释传入参数，选择前RANGE项词语和图像横竖

def drawBar(countdict,RANGE, heng):#函数来源于：https://blog.csdn.net/leokingszx/article/details/101456624，有改动#dicdata：字典的数据。#RANGE：截取显示的字典的长度。#heng=0，代表条状图的柱子是竖直向上的。heng=1，代表柱子是横向的。考虑到文字是从左到右的，让柱子横向排列更容易观察坐标轴。by_value = sorted(countdict.items(),key = lambda item:item[1],reverse=True)print(by_value[:20])x = []y = []plt.figure(figsize=(9, 6))for d in by_value:x.append(d[0])y.append(d[1])if heng == 0:plt.bar(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return elif heng == 1:plt.barh(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return else:return "heng的值仅为0或1！"

词云绘制

将词语列表传入词云绘制函数drawWordCloud，绘制词云图。进一步地，将词语列表传入词云绘制函数drawWordCloudwithMap，以内蒙古自治区地图为背景绘制词云图。

def drawWordCloud(textList):wc = WordCloud(font_path ="fzch.ttf",background_color="white",width=1800,height=1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize=(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis("off")plt.show()def drawWordCloudwithMap(textList):d = path.dirname(__file__)map_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "R-C.png")))  wc = WordCloud(font_path ="fzch.ttf",mask=map_coloring,background_color="white",width=1800,height=1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize=(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis("off")plt.show()

主函数

if __name__ == "__main__":with open('2023.txt','r',encoding='utf-8') as f:text=f.read()#读取文本cutText=cutWord(text)#jieba分词countdict=countWord(cutText)#生成词频字典drawBar(countdict,10,0)#绘制词语出现次数前10的竖向条形图 drawBar(countdict,20,1)#绘制词语出现次数前20的横向条形图        drawWordCloud(cutText)#绘制词云图drawWordCloudwithMap(cutText)#以地图为背景绘制词云图

效果预览

在这里插入图片描述

全部代码

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/11/22
# @Author  : Ryo_Yuki
# @Software: Spyderimport jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from os import path
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签def cutWord(text):     words=jieba.cut(text)stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('cn_stopwords.txt',encoding='utf-8') ])finalwords = []for word in words:if word not in stopwords:if (word != "。" and word != "，") :finalwords.append(word) return finalwordsdef countWord(text):counts={}for word in text: if len(word) == 1 or word=='\n':#单个词和换行符不计算在内continueelse:if word not in counts.keys():counts[word]=1else:counts[word]+=1return countsdef drawBar(countdict,RANGE, heng):#函数来源于：https://blog.csdn.net/leokingszx/article/details/101456624，有改动#dicdata：字典的数据。#RANGE：截取显示的字典的长度。#heng=0，代表条状图的柱子是竖直向上的。heng=1，代表柱子是横向的。考虑到文字是从左到右的，让柱子横向排列更容易观察坐标轴。by_value = sorted(countdict.items(),key = lambda item:item[1],reverse=True)print(by_value[:20])x = []y = []plt.figure(figsize=(9, 6))for d in by_value:x.append(d[0])y.append(d[1])if heng == 0:plt.bar(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return elif heng == 1:plt.barh(x[0:RANGE], y[0:RANGE])plt.show()return else:return "heng的值仅为0或1！"def drawWordCloud(textList):wc = WordCloud(font_path ="fzch.ttf",background_color="white",width=1800,height=1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize=(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis("off")plt.show()def drawWordCloudwithMap(textList):d = path.dirname(__file__)map_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "R-C.png")))  wc = WordCloud(font_path ="fzch.ttf",mask=map_coloring,background_color="white",width=1800,height=1200).fit_words(countdict)plt.figure(figsize=(18, 12))plt.imshow(wc)plt.axis("off")plt.show()#主函数
if __name__ == "__main__":with open('2023.txt','r',encoding='utf-8') as f:text=f.read()#读取文本cutText=cutWord(text)#jieba分词countdict=countWord(cutText)#生成词频字典drawBar(countdict,10,0)#绘制词语出现次数前10的竖向条形图 drawBar(countdict,20,1)#绘制词语出现次数前20的横向条形图        drawWordCloud(cutText)#绘制词云图drawWordCloudwithMap(cutText)#以地图为背景绘制词云图