0 _  \8 Z5 F! n       hello！大家好，今天张老师来讲解词云的具体应用实例，
7 f, j: l# e% z       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。
, a  O( x1 S" A& L# z       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。
$ b5 f# _8 M0 r- m* _

• jieba 库 ------------【学习直通车】（高中必修）
  : A. ?# [& k7 w+ c

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• wordcloud 库 ----【学习直通车】（高中选修）
  

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，
3 T( i: x: V$ f, i4 b8 L( K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）


图1: 未进行优化处理 - 原版效果图 ↑↑↑

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
" W4 G6 s; _5 L' W3 h! j0 Q

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

复制代码

替换成

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；
6 J* G. P" C+ P% ~4 v& ?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")
   
3. jieba.add_word("第三方库")

复制代码

图2: 已进行优化处理 - 效果图 ↑↑↑
' ?! c+ T" B4 m* h( 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！

图3: 已进行优化处理 - 效果图（背景白色） ↑↑↑
0 Q8 C4 @3 _3 x( i$ g
5 n3 R2 e' B9 d9 L: g核心代码片段如下 ↓↓↓

1. import jieba
   
2. import wordcloud
   3 K' A' G* S& S0 y0 Y, N; i  V
3. 
   : z) ]7 U* O% G+ X  M5 N
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)
   & |- E0 r" B2 g
8. w=wordcloud.WordCloud(font_path="C:\\Windows\\Fonts\\simhei.ttf",width=1000,height=700,background_color="black")
   % l$ w+ K) _' Y! b# e
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
   
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
    
13. 
    8 _) _- a- \/ r" `
14. # 新增关键字词汇
    
15. jieba.add_word("蓝桥杯")
    6 f( D, m5 c* H% ~: w3 `
16. jieba.add_word('仑中')
    6 m3 p' {" l8 ?* @: M: j3 J
17. jieba.add_word('新高考')
    
18. jieba.add_word('零基础')
    
19. jieba.add_word('第三方库')
    
20. 
    
21. # 过滤干扰词汇
    * |( E" B6 B7 I7 ~- S3 u1 R6 c1 c9 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']
    " o0 q* F! T8 ~% u: w
23. w.generate(" ".join(k for k in jieba.lcut(text) if k not in stop_words))
    
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（*）