绘制词云图的步骤如下:
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导入所需的库:一般使用
matplotlib
进行绘图,wordcloud
用于生成词云图,jieba
用于分词,numpy
用于数据处理。 -
准备文本数据:将要生成词云图的文本数据准备好,可以从文件中读取或者直接写在代码中。
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数据预处理:对文本数据进行预处理,如去除标点符号、数字、停用词等。
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分词:使用
jieba
库对文本进行分词,得到分词后的词列表。 -
统计词频:统计分词后的词频,得到每个词出现的次数。
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创建词云对象:使用
wordcloud.WordCloud
创建一个词云对象。 -
生成词云图:使用词云对象的
generate_from_frequencies
方法生成词云图。 -
显示词云图:使用
matplotlib
库显示词云图。
以下是一个示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba import numpy as np # 准备文本数据 text = "这是一个示例文本,用于生成词云图。" # 数据预处理 # ... # 分词 word_list = jieba.lcut(text) # 统计词频 word_freq = {} for word in word_list: if word not in word_freq: word_freq[word] = 1 else: word_freq[word] += 1 # 创建词云对象 wc = WordCloud(background_color="white") # 生成词云图 wc.generate_from_frequencies(word_freq) # 显示词云图 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()
运行以上代码即可生成一个简单的词云图。