Python 词云图用指定词分词
词云图是一种以词语频率为基础，通过图形化展示词语在文本中出现的频率的可视化工具。在Python中，我们可以使用wordcloud库来生成漂亮的词云图。本文将介绍如何使用Python中的wordcloud库生成词云图，并指定需要分词的词语。
安装所需库
在开始之前，我们需要先安装wordcloud库。可以使用以下命令来安装：
pip install wordcloud
准备数据
在生成词云图之前，我们首先需要准备好文本数据。可以使用任意的文本数据，比如一篇文章、一本书籍或者一组评论。为了演示方便，我们可以在代码中定义一个字符串变量来表示文本数据。例如：
text = "Python是一种广泛使用的高级编程语言，它具有简单易学的特点。"
分词
在生成词云图之前，我们需要将文本数据分词。分词是将一段文本切分成一个个词语或字符的过程。在Python中，我们可以使用多种方法来进行分词，比如使用jieba库、使用正则表达式等。
使用jieba库分词
jieba是一个优秀的中文分词工具，可以方便地对中文文本进行分词。可以使用以下命令来安装jieba库：
pip install jieba
使用jieba库进行分词非常简单，只需要导入库并调用相应的函数即可。例如，我们可以使用以下代码对上面定义的文本进行分词：
import jieba
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
seg_text = " ".join(seg_list)
在以上代码中，cut函数用于进行分词，cut_all=False表示按照精确模式进行分词。seg_list为分词结果，是一个生成器。可以通过join函数将分词结果转换为字符串。
使用正则表达式分词
除了使用jieba库外，我们还可以使用正则表达式对文本进行分词。正则表达式是一种强大的文本处理工具，可以用于匹配、查找和替换字符串。以下是使用正则表达式进行分词的示例代码：
import re
seg_list = re.findall(r'\b\w+\b', text)
seg_text = " ".join(seg_list)
在以上代码中，re.findall函数用于匹配所有的单词，\b\w+\b表示匹配一个或多个字母或数字的单词。
生成词云图
在分词之后，我们可以使用wordcloud库生成词云图。以下是一个简单的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud().generate(seg_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
在以上代码中，我们首先导入了matplotlib.pyplot库和WordCloud类。然后，使用WordCloud类的generate方法生成词云图。最后，使用imshow函数将词云图显示出来。
指定词分词
有时候，我们可能希望指定一些词语进行分词，而不是对整个文本进行分词。在jieba库中，可以通过添加自定义词典来实现指定词分词。以下是一个示例代码：
import jieba
jieba.load_userdict('userdict.txt')
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
seg_text = " ".join(seg_list)
在以上代码中，load_userdict函数用于加载自定义词典文件。自定义词典文件中每行包含一个词语及其对应的词频，词语和词频之间用空格分隔。
总结
本文介绍了如何使用Python中的
