7361 - 新大榭微课№:016 - 【模块】中文标签云应用实例讲解（公开课）

admin

       hello！大家好，今天张老师来讲解词云的具体应用实例，
       词云技术可以帮助我们进行数据分析，数据库静态可视化操作。
$ y8 D, F( V/ X1 U# \( i' m* k       在上课之前请同学们先了解两个优秀的Python第三方库，他们分别是 jieba 和 wordcloud ，
       同学们有知道的吗？知道的同学请举个手！ 其实在高中《信息技术》（必修一）中有提到过 jieba 库，这也是高中必修学习的课程，而 wordcloud 库是高中选修课程，好了，废话少说，直接上干货，如果有同学对这两个库还不太了解的，建议先脑补一下，老师提供了这两个库的学习帖子链接，登陆对应的 学习直通车 就可以参加在线学习，今天，老师以《新大榭python学习社区》数据分析为例进行案例讲解，让大家进一步了解 jieba 和 wordcloud 的详细应用及操作。

• jieba 库 ------------【学习直通车】（高中必修）
  * o0 A) C: i) k! N' c! u

  ---

• wordcloud 库 ----【学习直通车】（高中选修）
  $ j9 N& U0 f1 q+ ?& G; G

- n8 o( K- h6 r% ]下面我们以《新大榭python学习社区》为例进行数据词云效果展示，
首先下载待分析数据原始本文，注意编码保存为 utf-8 文本格式（text.txt）

3 d1 g7 Z1 C( n
图1: 未进行优化处理 - 原版效果图 ↑↑↑

: L& K7 V( D5 C) @* [0 S很明显默认高频词 的 在这里没有意义，所以需要过滤去除，类似的还有像“就”、“与”、“了”、“在”等等；

1. stop_words = ['的','就','与','了','在']

复制代码

同时通过for循环过滤词汇；把如下原默认代码
) l' Q, y7 w- b5 O( n- {

1. w.generate(" ".join(jieba.lcut(text)))

复制代码

替换成
- e3 }2 ^0 t- _0 [+ h7 A6 V

1. w.generate(" ".join(k for k in jieba.lcut(text) if k not in stop_words))

复制代码

以上操作就是过滤关键词；
' L3 N2 Q( m6 G: [) U! n反之还有一类词，计算器暂没收录，需要我们个性化收录，比如“仑中”，“蓝桥杯”，“第三方库” 等等

1. jieba.add_word("仑中")
   
2. jieba.add_word("蓝桥杯")
   5 [- t& L: B8 w* v
3. jieba.add_word("第三方库")

复制代码

" n3 L& I& q8 W  O$ a5 k0 ^
/ {9 y% a1 @* N# A图2: 已进行优化处理 - 效果图 ↑↑↑
0 ?( m# l0 n6 k1 E; F

通过上述优化处理后我们不难发现数据标签云更加精准、概要，明了。
这在数据分析统计学上我们称作过滤无效偏离量，使样本数据更准确！

  d4 `- g* w' c* n3 ], b! n6 i
图3: 已进行优化处理 - 效果图（背景白色） ↑↑↑

5 V1 ]- \/ T; B; ?: {& V核心代码片段如下 ↓↓↓

1. import jieba
   
2. import wordcloud
   # f: H* W; \0 Q% K  W
3. 
   $ p5 ^; f: M5 d: T7 K* f
4. # 引入数据文本文件
   
5. text = open('text.txt','r',encoding='UTF-8').read()
   
6. 
   
7. # 设置词云图片大小、字体及背景色(背景色默认黑色)
   : E" `' H  s2 u+ a+ T: Z1 d) \9 i
8. w=wordcloud.WordCloud(font_path="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf",width=1000,height=700,background_color="black")
   " b$ e6 c2 u* o+ U
9. #w=wordcloud.WordCloud(font_path="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf",width=1000,height=700,mode='RGBA',background_color=None) # 白色背景模板
   5 f. d% R9 s7 X* X' V
10. 
    
11. w.generate(" ".join(jieba.lcut(text)))
    
12. w.to_file("新大榭python学习社区_未优化.png") # 输出未优化词云标签
      ?& x! c* W/ z0 `# j; O
13. 
    
14. # 新增关键字词汇
    
15. jieba.add_word("蓝桥杯")
    
16. jieba.add_word('仑中')
    
17. jieba.add_word('新高考')
    
18. jieba.add_word('零基础')
    " n/ H! c: n, \3 C; J
19. jieba.add_word('第三方库')
    
20. 
    
21. # 过滤干扰词汇
    2 M. ?; Q: L! s6 W8 z
22. stop_words = ['以上','来','指由','作为','组','是','级','对学','大','只要','这里','等','你','的','如','有','就','则','均','了','本','但','和','而','被','与','在','或','以','注','如未','仅限','并用','限','将','于','不','物','及','专为','已','端','高']
    
23. w.generate(" ".join(k for k in jieba.lcut(text) if k not in stop_words))
    ; h* P9 {2 j1 ?: v7 W" S
24. 
    
25. # 输出图文
    
26. w.to_file("新大榭python学习社区_已优化.png") # 同时输出已优化词云标签

复制代码

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注：当前课程已收录新大榭网校Python系列自编原创课程（*）