Python应用之猜不到的鲁迅先生

小王 2022-09-12 19:20 4.72k ℃ 本文2383个字，预计阅读8分钟。

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制作词云图

任务目标
使用python完成一个小程序，分析鲁迅先生文章中最常用的词语，并使用词云图展示出来。

按照功能将程序分为3个模块: 读取数据、分词处理、制作词云图

读取数据—文件操作

文件操作有3个步骤:打开文件、读取文件、关闭文件。
• 打开文件:

<br />
f = open('文件名', '打开模式', encoding='utf-8')<br />

• 读取文件:

<br />
text = f.read()<br />

• 关闭文件:

<br />
f.close()<br />

分词处理

读取到文章后，使用jieba库对文章进行分词处理。
• 导入jieba库

<br />
import jieba<br />

• 分词处理

<br />
分词结果 = jieba.lcut(字符串)<br />

制作词云图

词云图可以展示文章中的高频词。词语在文章中出现的次数越多，在图中就会显示得越大、越醒目。
制作词云图的3个步骤
创建词云对象、加载词云文本、保存词云图片

• 创建词云对象:

<br />
w = wordcloud.WordCloud()<br />

• 加载词云文本:

<br />
w.generate(s)<br />

• 保存词云图片:

<br />
w.to_file('词云.png')<br />

制作词云图需要加载的文本应该是字符串类型的，并且词语之间需要由空格或标点符号隔开。

使用join()函数，来生成制作词云图用的文本。

<br />
s = ' '.join(列表)<br />

散文.txt ==> 鲁迅先生《朝花夕拾》

<br />
import wordcloud<br />
import jieba</p>
<p>//读取文件，得到文章内容<br />
f = open('散文.txt','r', encoding='utf-8')<br />
text = f.read<br />
f.close</p>
<p>words = jieba.lcut(text)                    //对文章进行分词<br />
s = ' '.join(words)                         //将得到的词语用空格连接得到词云文本</p>
<p>mac = 'PingFang.ttc'<br />
win = 'simhei.ttf'</p>
<p>sw = {'我们', '他们', '没有', '一个', '就是', '因为', '所以', '然而'}</p>
<p>//创建词云对象<br />
w = wordcloud.WordCloud(<br />
    width=300,<br />
    height=300,<br />
    background_color='white',<br />
    collocations=False,<br />
    stopwords=sw,<br />
    font_path=win<br />
)</p>
<p>w.generate(s)                 //加载词云文本<br />
w.to_file('词云.png')          //保存词云图片<br />

绘制柱状图

任务目标
分析鲁迅先生的文章中出现了哪些城市，并将它们的出现次数绘制成柱状图展示出来。
从分词结果中，将城市名称筛选出来，再统计出现次数，最后绘制成柱状图。

筛选数据

想要从大量词语中，将城市名称筛选出来。
可以先创建一个城市名称列表，判断词语是否在列表中。如果在列表中，就说明该词语是个城市名称，就将它筛选出来，添加到新列表中。

城市名称存储在文件城市.txt 中，每个城市名称由空格隔开。

<br />
import jieba</p>
<p>//读取文件，得到文章，并进行分词<br />
f1 = open('散文.txt','r', encoding='utf-8')<br />
text1 = f1.read()<br />
f1.close()<br />
words = jieba.lcut(text1)</p>
<p>//读取文件，得到城市名称列表<br />
f2 = open('城市.txt','r', encoding='utf-8')<br />
text2 = f2.read()<br />
f2.close()<br />
names = text2.split()</p>
<p>cities = []<br />
//从分词结果中筛选城市名称<br />
for w in words:<br />
    if w in names:               //判断词语是否在城市名称列表中<br />
        cities.append(w)         //如果是城市名称就添加到新列表中<br />

列表cities中存储了分词结果中所有的城市名称。创建一个空字典，用来存储统计结果。

<br />
counts = {}<br />
for w in cities:<br />
    if w in counts:<br />
        counts[w] += 1           //如果词语在字典中，就将对应的出现次数增加1<br />
    else:<br />
        counts[w] = 1            //如果词语不在字典中，将它添 加到字典中，并将对应的出现 次数设置为1<br />

字典counts中存储着统计结果，其中字典的key是城市名称，value是对应的出现次数。

柱状图

<br />
pyplot.bar(x轴数据, y轴数据)<br />

绘制图表有3个步骤:
准备数据、画图、展示图表 x、y轴数据为列表类型的。
x轴数据为字典 counts 的 key;
y轴数据为字典 counts 的 value。

准备数据
字典名.keys() 得到字典的所有key
字典名.values() 得到字典的所有value
得到的并不是列表类型的数据
使用list()函数将数据转换为列表类型。

<br />
from matplotlib import pyplot<br />
pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS', 'simhei']</p>
<p>counts = {'广州':33, '北京':72, '上海':70, '绍兴':17, '杭州':7, '南京':15, '天津':15, '香港':7, '厦门':11}</p>
<p>c = list(counts.keys())<br />
n = list(counts.values())<br />
pyplot.bar(c, n, color='orange')</p>
<p>pyplot.title('城市出现次数')<br />
pyplot.show()<br />