这篇文章我们将使用爬虫来进行简单静态页面爬取，然后进行文本分词，再进行可视化分析。主要用到以下三个包：

  • rvest 爬取网页
  • jiebaR 用于分词，词频统计
  • wordcloud2 用于文本分词

如果没有安装以上几个包，使用命令：install.packages("...")来安装。

1.首先我们进行网页爬取

我使用的是360浏览器，打开连接：  http://www.gov.cn/premier/2017-06/04/content_5199817.htm，右键选择审查元素，找到内容标签：

我们写爬虫代码：

> library(rvest)
载入需要的程辑包：xml2
> library(xml2)
> url <- 'http://www.gov.cn/premier/2017-06/04/content_5199817.htm'
> web <- read_html(url,encoding="utf-8")
> position <- web %>% html_nodes("div.pages_content") %>% html_text()      ##%>%为管道函数，将左边的值赋给右边函数作为第一个参数的值。html_nodes()函数获取某网页内节点信息，html()函数获取标签内文本信息

　　2.分词，统计词频

 我们加载jiebaR包，再进行分词：

> library(jiebaR)

> engine_s <- worker(stop_word="stopwords.txt") ##用notepad新建一个stopwords.txt文档存在R文档目录下，编码格式为utf-8(可以用getwd()函数查找当前目录)。初始化分词引擎并加载停用词。
> seg <- segment(position,engine_s)  ##分词

> f <- freq(seg)##统计词频
> head(f)##列出前六个

　　3.可视化展示

我们需要使用到wordcloud2包：

> library(wordcloud2)
> f2 <- f2[1:100,]  ##如果词比较多的情况下，我们只选取最频繁的前100个进行分析
> wordcloud2(f2,size=0.8,shape='star')  ##用五角星绘制

　　

4.自定义个性化展示

我们想创建自己想要的形状，在百度搜索图片：

我们利用上图作为底图绘制：

> path <- "c:/Users/zhilei/Documents/test4.jpg"
> wordcloud2(f2,size=0.5,figPath=path)

　　

是不是很酸爽啊！那就动手试试吧小伙伴！