# Python NLP生成词云
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，词云（Word Cloud）是一种常见的数据可视化方式，用于展示文本中的关键词汇。通过生成词云，我们可以快速了解文本的主要内容和关键词。
本文将介绍如何使用Python进行NLP处理，并使用第三方库生成词云。我们将通过一个实例来演示整个过程。
## 准备工作
在开始之
原创
2023-08-17 03:47:57
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在nlp的数据预处理中，我们通常需要根据原始数据集做出如题目所示的三种结构。但是新手（我自己）常常会感到混乱，因此特意整理一下1.词库词库是最先需要处理出的数据形式，即将原数据集按空格分词或者使用分词的包如jieba等，将原始文章分割成一个个词语所表示的list，一般是一维或者二维的，二维词库往往是以行为第一维。
比如下面我们对ptb数据集进行处理产生对应的词库with open('ptb/ptb
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2023-07-31 17:06:06
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我的电脑是Windows32 位，Python3.6，电脑上需要提前下载好anaconda操作平台，在网上能搜索到，下载即可。另外文本和词云包我是通过“tn/RRLnQgm”直接下载得到。这是我根据知乎专栏 “玉树芝兰” 的视频学习得来，有不懂的或者想更细致学习的请关注他。以下是我自己的体会和总结。 1、 安装完anaconda后，在开始-所有程序
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2023-08-28 18:39:27
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一、生成汉字词云图的代码如下：from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块
import jieba #jieba分词
path_txt='E://python/all.txt'f = open(path_txt,'r',encoding='UTF-8').read()
# 结巴分词
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2023-07-08 13:33:29
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词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达
原创
2022-07-10 00:33:30
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词云以词语为基本单元，根据词语在文本中出现的频率设计不同大小的形状以形成视觉上的不同效果，从而使读者只要“一瞥“即可领略文本的主旨。以下是一个词云的简单示例：import jieba
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot as plt
#第1步:打开文本
f=open("news.txt",encoding="
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2018-11-06 23:00:00
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今天和大家分享一下如何使用python生成词云，在制作词云之前，我们首先需要一个用于制作词云的数据和形状的模板，本篇文章以长安十二时辰的txt文件和地图为例。具体代码如下：#打开文件
txt=open(".\长安十二时辰.txt",encoding="utf8")
text=txt.read()
#使用jieba分词对文件进行中文分词
import jieba
wordlist_jieba=j
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2023-11-17 19:15:09
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# Python生成词云
## 介绍
词云是一种可视化文本数据的方式，通过将文本中频繁出现的词语以不同大小的字体展示在图像中，以便更直观地观察文本的特点和重点。Python中有很多库可以用于生成词云，其中最常用的是`wordcloud`库。
本文将介绍如何使用Python生成词云，并提供相应的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，首先需要安装`wordcloud`库。可以使用以下命令在
原创
2023-12-28 05:39:14
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今天跟大家介绍用 wrodcloud 模块来生成词云，学会这个Python技能又能在朋友面前得瑟一下了，现在这个词云有必要学习一下，不难 。下面，进入正题，我读取了一篇小说并生成了词云，先看一下效果图：效果图一：效果图二：根据效果图分析的还是比较准确的，小说中的主人公就是“程理”，所以出现次数最多。图中有两种模式，一种是默认的模式，另一种是自己添加图片作为背景。下面我就带大家一起来学习怎样去生成词
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2023-12-07 22:15:52
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Python生成词云
原创
2020-01-13 23:22:08
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本文主要介绍了Python生成词云的基本原理和wordcloud库的使用方法。通过掌握词云生成的基本步骤和定制化
原创
2023-10-30 11:37:45
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# Python生成词云的步骤及代码说明
## 1. 简介
在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python生成词云。生成词云是一种可视化文本数据的方法，通过展示词频来展示文本的重要性，常用于文本挖掘、情感分析等领域。
## 2. 流程
下表是生成词云的步骤及对应的代码说明：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 | 导入必要的库，
原创
2023-08-03 08:48:40
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妈妈再也不用担心我写专栏找不到合适的封面了！B站专栏的封面至少是我一直头疼的问题，每次写完文章却找不到合适的图片作为封面。词云是一个很不错的选择，既美观，又提纲挈领。网上也有词云生成的工具，但大多收费/只能试用，很多设置也不能调整。于是我最终决定自己动手丰衣足食。网上有很多关于词云生成的Python代码，但大多结构松散，要调一项设置要在代码里上上下下各个库里进行修改，不方便使用。于是我想把我们常
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2024-08-05 10:36:22
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1. 词云简介词云，又称文字云、标签云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。常见于博客、微博、文章分析等。除了网上现成的Wordle、Tagxedo、Tagul、Tagcrowd等词云制作工具，在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现（官网、github项目）：from wo
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2023-08-22 15:16:49
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我们经常会在各种数据分析和展示的场合使用到词云图。词云图除了可以展示大量文本数据，从而让读者快速抓住重点，更重要的是它好看啊所以今天就来给大家分享几种词云图的制作方法，并对比它们的效果。首先我们来思考一下词云图是怎样生成的，简单来说就是读取文本—>分词—>计算词频—>词云下面将以制作词云的复杂程度来介绍不同的方法。在线交互式制作：图悦词云 最省事的当然是一步到位，将文本数据传进
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2024-04-29 05:39:44
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一直想学一下如何用python画词云图，觉得很好玩，本文就写一下我自己的一些尝试。1、提前准备一般准备以下四样就可以啦。第一，电脑安装python，我装的是3.6。第二，安装第三方库jieba和wordcloud，一个是用于分词，一个用于生成词云图。python安装这两个第三方库的方法也比较简单，在cmd里面输入如下的命令行即可：pip install jiebapip install wordc
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2023-11-18 15:13:27
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# 生成Python词云的代码实现教程
## 一、整体流程
下面是生成Python词云的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 第一步 | 数据准备 |
| 第二步 | 数据预处理 |
| 第三步 | 生成词云 |
| 第四步 | 保存词云 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，包括每一步需要使用的代码和注释。
## 二、数据
原创
2023-11-15 07:10:04
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文章目录添加整型参数布尔型参数背景颜色词云生成逻辑源代码 Python打造一个词云软件显示分词结果添加整型参数我们所有的设置都放在了wcDct中，所以若想用更多的参数来定制词云，那么只需在wcDct中添加内容，例如下面这些整型参数其次，WordCloud中有很多参数的数据类型都是整型，这些适用于Spinbox参数说明合适的范围步长width词云宽度100-200010height词云高度100-
# 使用自然语言处理（NLP）生成词云
词云是一种用于可视化文本数据中单词频率的图形展示方式。通过分析文本，词云能够帮助我们直观地看出某些词汇在整个文档中的重要性。在自然语言处理（NLP）领域，生成词云已成为一种流行的应用。本文将介绍如何利用Python生成词云，并提供示例代码。
## 环境搭建
首先，你需要确保已安装相关的Python库。可以使用以下命令安装所需的库：
```bash
p
美食视频作者徐大sao在互联网上很受欢迎，作为我的老乡，我也非常关注他。每天都吃一顿好的，那么他到底吃吃了哪些好吃的？在日常阅读中，我们经常遇到一些词云图片，看上去很炫酷，也能很直观的反应关键词的分布情况。本文我们将带着任务去学习，分析一下徐大sao到底吃了哪些好吃的，给好吃的排个名。 一、获取徐大sao所有投稿视频标题想知道徐大sao每天吃什么最多，我们可以通过标题直接看到，比如最近
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2024-08-15 11:05:19
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