Python应用之猜不到的鲁迅先生

楚客追梦

发布于 2022-11-11 20:07:51

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发布于 2022-11-11 20:07:51

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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:

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

• 读取文件:

text = f.read()

• 关闭文件:

f.close()

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

import jieba

• 分词处理

分词结果 = jieba.lcut(字符串)

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:

w = wordcloud.WordCloud()

• 加载词云文本:

w.generate(s)

• 保存词云图片:

w.to_file('词云.png')

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。

s = ' '.join(列表)

散文.txt ==> 鲁迅先生《朝花夕拾》

import wordcloud
import jieba

//读取文件，得到文章内容
f = open('散文.txt','r', encoding='utf-8')
text = f.read
f.close

words = jieba.lcut(text)                    //对文章进行分词
s = ' '.join(words)                         //将得到的词语用空格连接得到词云文本

mac = 'PingFang.ttc'
win = 'simhei.ttf'

sw = {'我们', '他们', '没有', '一个', '就是', '因为', '所以', '然而'}

//创建词云对象
w = wordcloud.WordCloud(
    width=300,
    height=300,
    background_color='white',
    collocations=False,
    stopwords=sw,
    font_path=win
)

w.generate(s)                 //加载词云文本
w.to_file('词云.png')          //保存词云图片

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。

import jieba

//读取文件，得到文章，并进行分词
f1 = open('散文.txt','r', encoding='utf-8')
text1 = f1.read()
f1.close()
words = jieba.lcut(text1)

//读取文件，得到城市名称列表
f2 = open('城市.txt','r', encoding='utf-8')
text2 = f2.read()
f2.close()
names = text2.split()

cities = []
//从分词结果中筛选城市名称
for w in words:               
    if w in names:               //判断词语是否在城市名称列表中
        cities.append(w)         //如果是城市名称就添加到新列表中

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。

counts = {}
for w in cities:
    if w in counts:
        counts[w] += 1           //如果词语在字典中，就将对应的出现次数增加1
    else:
        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

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

pyplot.bar(x轴数据, y轴数据)

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。

from matplotlib import pyplot
pyplot.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS', 'simhei']

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}

c = list(counts.keys())
n = list(counts.values())
pyplot.bar(c, n, color='orange')

pyplot.title('城市出现次数')
pyplot.show()