文章目录1、断言2、while循环2.1、while实现1~100的累加2.2、使用while....else实现1~100的累加2.3、斐波那契数列【1000以内的数字】3、for循环3.1、for循环实现1~100的累加3.2、迭代字符串4、循环控制语句5、循环嵌套样例1样例2 1、断言他的断言和Java中的一样，简单来说就是利用此机制可以在程序开发中清楚知道哪些地方可以产生错的执行结果！举
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2023-12-12 18:02:03
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简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都有一个C++的实现。正好我写的一些文章，我没能很好的分类，我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类，然后我再看每个聚类大概的主题是什么，给每个聚类
# 如何实现Python中文停止词
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(了解需求) --> B(安装中文分词库)
B --> C(导入停用词)
C --> D(过滤停用词)
D --> E(输出结果)
```
## 步骤及代码示例
### 了解需求
在实现Python中文停止词之前，首先要了解什么是停止词以及为什么需要过滤停止
原创
2024-06-30 06:35:59
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# 中文停词处理的初探
中文自然语言处理（NLP）在近年来受到越来越多的关注，尤其在文本分析和情感分析等领域。停词处理是文本预处理的重要步骤，因为停词是指在文本中出现频率高但对语义理解帮助不大的词汇，例如“的”、“了”、“在”等。本文将详细介绍如何在Python中进行中文停词处理，并提供具体的代码示例。
## 流程概述
在进行中文停词处理时，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
在自然语言处理中，中文分词是一个重要的技术，特别是对于中文文本的处理。Python中有一些优秀的库可以帮助我们进行中文分词，其中最著名的就是jieba库。
### jieba库简介
jieba库是一个优秀的中文分词工具，支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。其中，精确模式是默认模式，会尽量将句子切分成最小粒度；全模式会把所有可能的词语都扫描出来，并返回一个列表；搜索引擎模式在精确模
原创
2024-03-14 04:48:48
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效果展示在正是开始使用教程之前先看wordcloud处理的效果，一方面了解这个库的处理能力，另一方面也是设立一个可见的目标，更能调动自己的主观能动第一个图形是一个简单矩形，但是其中的关键词的大小是按照词频设置的。这样就可以一目了然的看出来关键的问题。爹二个图形则是通过图像处理的手段，把待添加的关键词不仅按照词频设置对应的大小，还按照背景图片的轮廓等信息来安排合适的位置展示，来直接看出来芳华中的两个
汉文博士的界面如下图所示。 在“检索词条”下方的文本框输入需检索的词条，然后点击“查询”按钮，即可在已安装的词典数据库中检索词条。检索结果将在程序界面右方列出。 程序除了能检索所输入的词条之外，还能检索形态与输入词条类似的其它词条，列出到词条列表。双击词条列表中的项目，即可查询该词条。词条检索特色与普通的词典程序不同，汉文博士不是按词典顺序检索词条的。例如上图示例中输入“名不虚传”，一般的词典检索
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2023-12-04 14:18:02
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我们经常在网上看到各种各种的词云图，其实这种图形使用Python做起来非常简单，今天就教给大家如何操作。首先，安装词云模块-wordcloud打开命令行/终端输入：pip install wordcloud。注打开终端的方式参考：windows：https://jingyan.baidu.com/article/e4511cf329b0e42b845eaf2e.htmlmac：https://ji
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2023-06-27 11:12:13
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前言在上一篇文章中，我们讲解了在Ubuntu环境下安装Anaconda，并且做出了英文的简易词云。
可能会有的同学尝试把文章换成中文的，做出中文词云。我想大家得到的结果肯定是这样的中文与英文在编码上是存在很多区别的，而且我们做英文词云的时候，在一篇文章中，单词之间是通过空格分开的，
但是中文并没有使用空格。所有就有了上面的图片。那么中文如何分词呢？我们需要用到一款工具，jieba（结巴）准备工作１
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2023-12-13 13:06:44
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词云小demo jieba
wordcloud
一 什么是词云？由词汇组成类似云的彩色图形。“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
二 有什么作
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2023-09-07 13:34:34
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在《如何用Python做词云》一文中，我们介绍了英文文本的词云制作方法。大家玩儿得可还高兴？文中提过，选择英文文本作为示例，是因为处理起来最简单。但是很快就有读者尝试用中文文本做词云了。按照前文的方法，你成功了吗？估计是不成功的。因为这里面缺了一个重要的步骤。观察你的英文文本。你会发现英文单词之间采用空格作为强制分隔符。例如：Yes Minister is a satirical British
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2024-02-26 15:29:05
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简介Python+jieba+wordcloud+txt+gif生成动态中文词云本文基于爬虫爬取某微信号三个月的文章为例，展示了生成中文词云的完整过程。本文需要的两个核心Python类库：jieba：中文分词工具wordcloud：Python下的词云生成工具 准备 anaconda：一个开源的Python发行版本，用于管理Python版本，可以实现管理不同的Python版本（
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2024-02-17 11:06:56
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词云算是社交数据分析必不可少的一项技能了吧。下面就从安装到生成词云整个过程详细做个介绍。安装wordcloudpip install wordcloud 如果安装出错，细心的人会发现，cmd上面已经给出了解决方案。其一，从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud下载whl文件 再 pip install filename.whl
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2023-11-09 05:44:31
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文章中的例子主要借鉴wordColud的examples，在文章对examples中的例子做了一些改动。一、wordColud设计中文词云乱码使用wordColud设计词云的时候可能会产生乱码问题，因为wordColud默认的字体不支持中文，所以我们只需要替换wordColud的默认字体即可正常显示中文。1、中文词云乱码我们使用simhei(黑体)来替换wordColud的默认字体。2、替换默认字
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2023-09-14 10:10:29
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# Python中文停止词使用
在自然语言处理中，文本预处理是非常重要的一步。其中，去除停用词（Stopwords）是其中的一项关键操作。停止词是指在处理自然语言数据时，并不包含太多信息量，但又频繁出现的词语。去除这些停止词可以使得我们的文本处理更加高效和准确。
在Python中，有很多现成的工具和库可以帮助我们去除停止词。本文将介绍如何在Python中使用中文停止词库来去除中文文本中的停止词
原创
2024-07-10 05:57:03
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# Python 词云显示中文的实现指南
在数据可视化中，词云是一种直观而美观的表达方式，尤其适用于展示文本数据的频率分布。本文将带领你实现“Python 词云显示中文”的功能。以下是整个过程的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 准备中文文本数据 |
| 3 | 生成词云 |
| 4 | 显示词云
# 如何使用Python生成中文词云
如果你刚入行Python开发，生成中文词云可能会让你感到有些困惑。但其实，这个过程是相当简单的。接下来，我将带您一步一步完成这个过程，并提供必要的代码。
## 词云生成流程
在开始编写代码之前，我们需要明确整个流程。以下是实现中文词云的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
找了挺多词云生成办法很多都会有各种各样的问题，找到一个简单实现的文章保存下关于词云wordcloud什么是词云呢？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意思。现在，可以从网络上找到各种各样的词云，下面一图来自沈浩老师的微博：从百度图片中可以看到更多制作好的词云，例如词云制作有很多工具…
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2024-08-15 11:02:56
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我需要输入一个单词的输入文本文件。然后，我需要使用wordnet查找lemma_names，单词的同义词集的定义和示例。我读过这本书："使用NLTK 2.0食谱进行Python文本处理"和"使用NLTK进行自然语言处理"，以帮助我朝这个方向发展。尽管我已经知道可以使用终端来完成此操作，但是我无法使用文本编辑器来完成此操作。例如，如果输入文本具有单词" flabbergasted"，则输出需要采用以
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2024-01-22 21:24:09
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# Python中的中文褒义词与贬义词分类
在自然语言处理（NLP）中，词语的情感分析是非常重要的一个环节。尤其是在中文中，通过对褒义词和贬义词的识别与分类，可以帮助我们更好地理解文本的情感倾向。本文将介绍如何使用Python进行中文褒义词与贬义词的分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是褒义词与贬义词？
褒义词是指那些传达积极情感的词汇，通常用于表示赞美、好评等情感，如“优秀”、“美丽”
