jieba分词词频统计

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图

　　

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
from jieba import *
 
def Replace(text,old,new): #替换列表的字符串
    for char in old:
        text = text.replace(char,new)
    return text
 
def getText(filename): #读取文件内容(utf-8 编码格式)
    #特殊符号和部分无意义的词
    sign = '''！~·@￥……*“”‘’\n(){}【】；："'「，」。-、？'''
    with open('{}.txt'.format(filename), "r") as f:  # 设置文件对象
        txt = f.read()
    return Replace(txt,sign," ")
 
def creat_word_cloud(filename): #将filename 文件的词语按出现次数输出为词云图
    text = getText(filename) #读取文件
    wordlist = lcut(text) #jieba库精确模式分词
    wl = ' '.join(wordlist) #生成新的字符串
 
    #设置词云图
    font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf' #设置字体路径
    wc = WordCloud(
        background_color = 'black', #背景颜色
        max_words = 2000,           #设置最大显示的词云数
        font_path = font,           #设置字体形式(在本机系统中)
        height = 1200,              #图片高度
        width = 1600,               #图片宽度
        max_font_size = 100,        #字体最大值
        random_state = 250,         #配色方案的种类
        )
    myword = wc.generate(wl) #生成词云
    #展示词云图
    plt.imshow(myword)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    #以原本的filename命名保存词云图
    wc.to_file('{}.png'.format(filename))
 
if __name__ == '__main__':
    creat_word_cloud('data') #输入文件名生成词云图