基础

jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

# encoding=utf-8
import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))

输出：
【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

【搜索引擎模式】：小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

添加自定义词典

载入词典，开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
如：
在这里插入图片描述
参考链接：python使用结巴中文分词以及训练自己的分词词典
Python 中文文本分析实战：jieba分词+自定义词典补充+停用词词库补充+词频统计
【python】结巴中文分词生成词云图

实战

from collections import Counter
import jieba
jieba.load_userdict('userdict.txt')# 创建停用词list
def stopwordslist(filepath):stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r').readlines()]return stopwords# 对句子进行分词
def seg_sentence(sentence):sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())stopwords = stopwordslist('G:\\哈工大停用词表.txt')  # 这里加载停用词的路径outstr = ''for word in sentence_seged:if word not in stopwords:if word != '\t':outstr += wordoutstr += " "return outstrinputs = open('hebing_wenben\\wenben.txt', 'r') #加载要处理的文件的路径
outputs = open('output.txt', 'w') #加载处理后的文件路径
for line in inputs:line_seg = seg_sentence(line)  # 这里的返回值是字符串outputs.write(line_seg)
outputs.close()
inputs.close()
# WordCount
with open('output.txt', 'r') as fr: #读入已经去除停用词的文件data = jieba.cut(fr.read())
data = dict(Counter(data))with open('cipin.txt', 'w') as fw: #读入存储wordcount的文件路径for k, v in data.items():fw.write('%s,%d\n' % (k, v))

#1、生成词云图
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
from PIL import Imageimport jieba# 数据获取
with open("C:\hhh.txt",'r', encoding='gbk')as f:text=f.read()# with open('dream is possible.txt','r',encoding='gbk')as f:
#     text=f.read()
#图片获取
mask=np.array(Image.open("C:\heart.png"))--这是词云的背景图形状# 数据清洗
# 屏蔽45
# STOPWORDS.add('45')font=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf'---（必须引用字体不然代码会报错）
sep_list=jieba.lcut_for_search(text,)---（结巴有三种方式，全模式、精确模式、搜索引擎模式见链接3）
sep_list=" ".join(sep_list)
wc=WordCloud(scale=4,#调整图片大小---（如果设置太小图会很模糊）font_path=font,#使用的字体库max_words=200,  # 词云显示的最大词数margin=2,#字体之间的间距mask=mask,#背景图片background_color='white', #背景颜色max_font_size=200,# min_font_size=1,# stopwords=STOPWORDS, #屏蔽的内容collocations=False, #避免重复单词width=1600,height=1200 #图像宽高，字间距
)wc.generate(sep_list) #制作词云
wc.to_file('词云.jpg') #保存到当地文件# 图片展示
plt.figure(dpi=100) #通过这里可以放大或缩小
plt.imshow(wc,interpolation='catrom')
plt.axis('off')
plt.show()#2、词频统计并返回权重
from jieba.analyse import *
data = open("C:\hhh.txt",'r', encoding='gbk').read()#读取文件
for keyword, weight in extract_tags(data, topK=30,withWeight=True,allowPOS=()):#topK为返回几个TF/IDF权重最大的关键词，默认值为20# withWeight为是否一并返回关键词权重值，默认值为False# allowPOS仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选print('%s %s' % (keyword, weight))