摘要:导入包导入文件和数据数据预处理分词并去除停用词算法该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素表示词在类文本下的词频该类会统计每个词语的权值第一个是计算,第二个是将文本转为词频矩阵获取词袋模型中的所有词语将矩阵抽取出来,元素表示
导入包
import os import sys import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import re from pandas import Series, DataFrame import string import re import jieba import jieba.analyse import datetime from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator import codecs导入文件和数据
gongdan = pd.read_excel("Gongdan.xlsx")数据预处理
gongdan["content"] = [str(i) for i in gongdan["content"]] gongdan["content"] = ["".join(re.findall(u"[u4e00-u9fff]+", i)) for i in gongdan["content"]] indexs = list(gongdan["content"][pd.isnull(gongdan["content"])].index) gongdan = gongdan.drop(indexs) indexs = list(gongdan["content"][gongdan["content"]==""].index) gongdan = gongdan.drop(indexs) content = gongdan["content"] cont = "".join(content) cont = "".join(re.findall(u"[u4e00-u9fa5]+", cont))分词并去除停用词
stopwords = set() fr = codecs.open("stopwords.txt", "r", "utf-8") for word in fr: stopwords.add(str(word).strip()) fr.close() jieba.load_userdict("dict.txt") text = list(jieba.cut(cont, cut_all=False, HMM=True)) text = list(filter(lambda x: x not in stopwords, text)) text = [str(i) for i in text if i != " "]Tfidf 算法
from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer test = " ".join(text) tlist = [] tlist.append(test) vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频 transformer = TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值 tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(tlist)) #第一个fit_transform是计算tf-idf,第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵 word=vectorizer.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词语 weight=tfidf.toarray()#将tf-idf矩阵抽取出来,元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重 tfidf_list = {} for i in range(len(weight)):#打印每类文本的tf-idf词语权重,第一个for遍历所有文本,第二个for便利某一类文本下的词语权重 for j in range(len(word)): tfidf_list[word[j]] = weight[i][j]词云
font_path = "yahei.ttf" from PIL import Image back_coloring = np.array(Image.open("circle.jpg")) wc = WordCloud(font_path=font_path, # 设置字体 background_color="white", # 背景颜色 max_words=60, # 词云显示的最大词数 mask=back_coloring, # 设置背景图片 stopwords=stopwords, max_font_size=100, # 字体最大值 random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,# 设置图片默认的大小,但是如果使用背景图片的话,那么保存的图片大小将会按照其大小保存,margin为词语边缘距离 # prefer_horizontal=1, ) wc.generate_from_frequencies(tfidf_list) plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.figure() wc.to_file("w.png") # create coloring from image image_colors = ImageColorGenerator(back_coloring) # recolor wordcloud and show # we could also give color_func=image_colors directly in the constructor plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(back_coloring, cmap=plt.cm.gray, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()
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