中文词频统计与词云生成
这次作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2822
一、中文词频统计
1. 下载一长篇中文小说。
2. 从文件读取待分析文本。
3. 安装并使用jieba进行中文分词。
pip install jieba
import jieba
jieba.lcut(text)
4. 更新词库,加入所分析对象的专业词汇。
jieba.add_word('天罡北斗阵') #逐个添加
jieba.load_userdict(word_dict) #词库文本文件
参考词库下载地址:https://pinyin.sogou.com/dict/
转换代码:scel_to_text
5. 生成词频统计
6. 排序
7. 排除语法型词汇,代词、冠词、连词等停用词。
8. 输出词频最大TOP20,把结果存放到文件里
9. 生成词云。
二.导入小说
1.用到的小说是《择天记》,C:\Users\469\Desktop
2.读取小说
with open(r'13.txt', 'r', encoding='utf8') as f:
book = f.read()
3.安装jieba
4.更新词库,jieba.add_word('') 逐个添加,jieba.load_userdict('.txt') 从词库文本文件导入.
import struct
import os
# 拼音表偏移,
startPy = 0x1540;
# 汉语词组表偏移
startChinese = 0x2628;
# 全局拼音表
GPy_Table = {}
# 解析结果
# 元组(词频,拼音,中文词组)的列表
# 原始字节码转为字符串
def byte2str(data):
pos = 0
str = ''
while pos < len(data):
c = chr(struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0])
if c != chr(0):
str += c
pos += 2
return str
# 获取拼音表
def getPyTable(data):
data = data[4:]
pos = 0
while pos < len(data):
index = struct.unpack('H', bytes([data[pos],data[pos + 1]]))[0]
pos += 2
lenPy = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
pos += 2
py = byte2str(data[pos:pos + lenPy])
GPy_Table[index] = py
pos += lenPy
# 获取一个词组的拼音
def getWordPy(data):
pos = 0
ret = ''
while pos < len(data):
index = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
ret += GPy_Table[index]
pos += 2
return ret
# 读取中文表
def getChinese(data):
GTable = []
pos = 0
while pos < len(data):
# 同音词数量
same = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 拼音索引表长度
pos += 2
py_table_len = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 拼音索引表
pos += 2
py = getWordPy(data[pos: pos + py_table_len])
# 中文词组
pos += py_table_len
for i in range(same):
# 中文词组长度
c_len = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 中文词组
pos += 2
word = byte2str(data[pos: pos + c_len])
# 扩展数据长度
pos += c_len
ext_len = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 词频
pos += 2
count = struct.unpack('H', bytes([data[pos], data[pos + 1]]))[0]
# 保存
GTable.append((count, py, word))
# 到下个词的偏移位置
pos += ext_len
return GTable
def scel2txt(file_name):
print('-' * 60)
with open(file_name, 'rb') as f:
data = f.read()
print("词库名:", byte2str(data[0x130:0x338])) # .encode('GB18030')
print("词库类型:", byte2str(data[0x338:0x540]))
print("描述信息:", byte2str(data[0x540:0xd40]))
print("词库示例:", byte2str(data[0xd40:startPy]))
getPyTable(data[startPy:startChinese])
getChinese(data[startChinese:])
return getChinese(data[startChinese:])
if __name__ == '__main__':
# scel所在文件夹路径
in_path = r"择天记官方推荐.scel" #修改为你的词库文件存放文件夹
# 输出词典所在文件夹路径
out_path = r"14.txt" # 转换之后文件存放文件夹
fin = [fname for fname in os.listdir(in_path) if fname[-5:] == ".scel"]
for f in fin:
try:
for word in scel2txt(os.path.join(in_path, f)):
file_path=(os.path.join(out_path, str(f).split('.')[0] + '.txt'))
# 保存结果
with open(file_path,'a+',encoding='utf-8')as file:
file.write(word[2] + '\n')
os.remove(os.path.join(in_path, f))
except Exception as e:
print(e)
pass
5..词频统计
bookdict={}
for i in tokens:
bookdict[i]=tokens.count(i)
6.排除停用词,用到的文本为stops_chinese.txt
! " # $ % & ' ( ) * + , - -- . .. ... ...... ................... ./ .一 .数 .日 / // 1 3 5 7 9 : :// :: ; < = > >> ? @ A Lex [ \ ] ^ _ ` exp sub sup | } ~ ~~~~ · × ××× Δ Ψ γ μ φ φ. 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# $ % & ' ( ) )÷(1- )、 * + +ξ ++ , ,也 - -β -- -[*]- . / 0 0:2 1 1. 12% 2 2.3% 3 4 5 5:0 6 7 8 9 : ; < <± <Δ <λ <φ << = =″ =☆ =( =- =[ ={ > >λ ? @ A LI R.L. ZXFITL [ [①①] [①②] [①③] [①④] [①⑤] [①⑥] [①⑦] [①⑧] [①⑨] [①A] [①B] [①C] [①D] [①E] [①] [①a] [①c] [①d] [①e] [①f] [①g] [①h] [①i] [①o] [② [②①] [②②] [②③] [②④ [②⑤] [②⑥] [②⑦] [②⑧] [②⑩] [②B] [②G] [②] [②a] [②b] [②c] [②d] [②e] [②f] [②g] [②h] [②i] [②j] [③①] [③⑩] [③F] [③] [③a] [③b] [③c] [③d] [③e] [③g] [③h] [④] [④a] [④b] [④c] [④d] [④e] [⑤] [⑤]] [⑤a] [⑤b] [⑤d] [⑤e] [⑤f] [⑥] [⑦] [⑧] [⑨] [⑩] [*] [- [] ] ]∧′=[ ][ _ a] b] c] e] f] ng昉 { {- | } }> ~ ~± ~+ ¥ stop_chinese
7.词频最大TOP20
('剑', 56)
('陈长生', 30)
('轩辕', 21)
('破', 19)
('唐', 17)
('三十六', 17)
('山海', 14)
('藏', 12)
('说道', 10)
('一把', 9)
('国教', 8)
('想', 8)
('发现', 6)
('学院', 6)
('折袖', 6)
('想要', 5)
('离宫', 5)
('强者', 5)
('感觉', 5)
('园里', 4)
8.生成词云
9.主要代码:
import jieba with open(r'13.txt', 'r', encoding='utf8') as f: book = f.read() jieba.add_word('陈长生') jieba.load_userdict(r'15.txt') book=jieba.lcut(book) with open(r'stops_chinese.txt', 'r', encoding='utf8') as f: stop=f.read() tokens=[token for token in book if token not in stop] bookdict={} for i in tokens: bookdict[i]=tokens.count(i) booksort = list(bookdict.items()) booksort.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) for q in range(20): print(booksort[q]) import pandas # pandas.DataFrame(data=booksort).to_csv(r'C:\Users\469\Desktop\chinese.csv', encoding='utf-8') cutbook=" ".join(tokens) from wordcloud import WordCloud mywc = WordCloud().generate(cutbook) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(mywc) plt.axis("off") plt.show() # mywc.to_file(r'C:\Users\469\Desktop\11.png')