用Python生成词云图，让数据可视化更精彩！

2023-11-25 14:55:30

用 Python 绘制词云图：深入理解文本数据

词云图是展示文本数据中高频词语的强大可视化工具，广泛应用于各种领域。本文将提供一个循序渐进的教程，教您使用 Python 生成词云图，从而快速挖掘文本数据中的主题和关键词。

分步指南：用 Python 制作词云图

1. 读取文件：

首先，将您要分析的文本文件读入 Python 程序。使用 open() 函数打开文件，并使用 read() 方法读取其内容。

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        return f.read()

2. 分词：

接下来，对文本进行分词，将句子拆分为独立的词语或短语。我们推荐使用 Jieba 分词库。

import jieba

def segment(text):
    return jieba.cut(text)

3. 生成词云图：

分词完成后，是时候生成词云图了。我们将使用 WordCloud 库来完成这一任务。

import wordcloud

def generate_wordcloud(words):
    wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttf', width=600, height=400)
    wordcloud.generate_from_frequencies(words)
    return wordcloud

4. 显示词云图：

最后，将生成的词云图显示出来。我们可以使用 Matplotlib 库来做到这一点。

import matplotlib.pyplot as plt

def display_wordcloud(wordcloud):
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

5. 完整代码：

import jieba
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt

def read_file(filename):
    with open(filename, 'r') as f:
        return f.read()

def segment(text):
    return jieba.cut(text)

def generate_wordcloud(words):
    wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttf', width=600, height=400)
    wordcloud.generate_from_frequencies(words)
    return wordcloud

def display_wordcloud(wordcloud):
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    text = read_file('text.txt')
    words = segment(text)
    wordcloud = generate_wordcloud(words)
    display_wordcloud(wordcloud)