🍔jieba库

jieba库是一个流行的中文分词工具，它基于统计算法和词频字典，能够将连续的汉字序列切割成有意义的词语。下面是对jieba库的简要理论说明：

1. 分词原理：jieba库使用了基于前缀词典的最大匹配算法来进行中文分词。该算法从文本的开头开始，根据词典中的词语长度依次匹配文本，选择最长的匹配词语作为分词结果，然后继续在未匹配部分进行匹配，直到整个文本被分词完毕。
2. 词典和词频：jieba库内置了一个词典，其中包含了常见的词语和词频信息。词典中的词语按照词频从高到低排列，以保证在分词时优先选择常见的词语。
3. 分词模式：jieba库提供了三种分词模式：
   精确模式：尽可能地将文本切分为最精确的词语。
   全模式：将文本中所有可能的词语都切分出来，可能会产生冗余的词语。
   搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再进行切分，增加词语的召回率。
4. 用户自定义词典：jieba库允许用户根据需要添加自定义词典，这样可以解决一些特定领域或专业术语的分词问题。用户自定义词典可以手动添加，也可以通过文本文件导入。
5. 去除停用词：jieba库提供了停用词功能，可以过滤掉一些常见的无意义词语，如“的”、“是”等。用户可以根据需求自定义停用词列表。
6. 并行分词：jieba库支持多线程并行分词，能够提高分词速度。

jieba库具有简单易用、分词效果良好等特点，广泛应用于中文文本处理、自然语言处理和机器学习等领域。通过使用jieba库，可以方便地进行中文文本的分词处理。

import jieba
import wordcloud
f = open("E:\\word.txt", "r", encoding="utf-8")t=f.read()
f.close()
ls=jieba.lcut(t)txt="".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700, background_color="white")
w.generate(txt)
w.to_file("E:\\a.png")

🍔wordcloud库

from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba# 打开文本
text = open("a.txt", encoding="utf-8").read()
# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(text))   # 利用jieba进行分词形成列表，将列表里面的词用空格分开并拼成长字符串。#使用蒙版生成词云
mask = np.array(Image.open("ikun.png"))
# 生成对象
wc = WordCloud(mask = mask,font_path="SimHei.ttf", width=800, height=600, mode="RGBA", background_color=None).generate(text)# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")     #关闭坐标轴
plt.show()# 保存到文件
wc.to_file("2.2wordcloud2.png")

🌹解释

这段代码使用了Python的wordcloud库来生成词云图，并结合了jieba库进行中文分词，同时使用了PIL、numpy和matplotlib.pyplot等库进行图像处理和展示。

代码的主要步骤如下：

1.导入必要的库：

from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba

2.打开文本文件并进行中文分词：

text = open("a.txt", encoding="utf-8").read()
text = ' '.join(jieba.cut(text))

这里通过open函数打开名为"a.txt"的文本文件，并使用utf-8编码读取其中的内容。然后使用jieba库对文本进行中文分词，将分词结果拼接成一个空格分隔的长字符串。

3.使用蒙版生成词云：

mask = np.array(Image.open("ikun.png"))

这里通过PIL库的Image模块打开名为"ikun.png"的图像文件，并将其转换为numpy数组作为词云的蒙版。
4.生成词云对象：

wc = WordCloud(mask=mask, font_path="SimHei.ttf", width=800, height=600, mode="RGBA", background_color=None).generate(text)

这里通过WordCloud类创建一个词云对象，传入参数包括蒙版（mask）、字体路径（font_path）、宽度（width）、高度（height）、模式（mode）、背景颜色（background_color）和分词后的文本（text）。
5.显示词云图：

plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

这里使用matplotlib.pyplot库的imshow函数来显示词云图，interpolation参数指定插值方法，axis函数关闭坐标轴，最后调用show函数展示图像。

6.保存词云图到文件：

wc.to_file("2.2wordcloud2.png")

这里使用词云对象的to_file方法将生成的词云图保存到名为"2.2wordcloud2.png"的文件中。

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