摘要:准备工作抓取数据存到文档中,了解问题分词分的不太准确,比如机器学习会被切成机器和学习两个词,使用自定义词典,原本的想法是只切出自定义词典里的词,但实际上不行,所以首先根据分词结果提取出高频词并自行添加部分词作为词典,切词完毕只统计自定义词典
准备工作
抓取数据存到txt文档中,了解jieba
问题jieba分词分的不太准确,比如机器学习会被切成机器和学习两个词,使用自定义词典,原本的想法是只切出自定义词典里的词,但实际上不行,所以首先根据jieba分词结果提取出高频词并自行添加部分词作为词典,切词完毕只统计自定义词典里出现过的词
wordcloud自身不支持中文词云,需要指定中文字体,并且现在大部分的博客提供的generate_from_frequencies方法的参数与现在的wordcloud的参数不同,现在这个方法接收的是dict类型
代码# -*- coding: utf-8 -*- import jieba import os import codecs from scipy.misc import imread import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator class GetWords(object): def __init__(self, dict_name, file_list , dic_list): self.dict_name = dict_name self.file_list = file_list self.dic_list = dic_list #获取自定义词典 def get_dic(self): dic = open(self.dict_name, "r") while 1: line = dic.readline().decode("utf-8").strip() self.dic_list.append(line) if not line: break pass def get_word_to_cloud(self): for file in self.file_list: with codecs.open("../spider/" + file, "r",encoding="utf-8", errors="ignore") as string: string = string.read().upper() res = jieba.cut(string, HMM=False) reslist = list(res) wordDict = {} for i in reslist: if i not in self.dic_list: continue if i in wordDict: wordDict[i]=wordDict[i]+1 else: wordDict[i] = 1 coloring = imread("test.jpeg") wc = WordCloud(font_path="msyh.ttf",mask=coloring, background_color="white", max_words=50, max_font_size=40, random_state=42) wc.generate_from_frequencies(wordDict) wc.to_file("%s.png"%(file)) def set_dic(): _curpath=os.path.normpath( os.path.join( os.getcwd(), os.path.dirname(__file__) )) settings_path = os.environ.get("dict.txt") if settings_path and os.path.exists(settings_path): jieba.set_dictionary(settings_path) elif os.path.exists(os.path.join(_curpath, "data/dict.txt.big")): jieba.set_dictionary("data/dict.txt.big") else: print "Using traditional dictionary!" if __name__ == "__main__": set_dic() file_list = ["data_visualize.txt", "data_dev.txt", "data_mining.txt", "data_arc.txt", "data_analysis.txt"] dic_name = "dict.txt" dic_list = [] getwords = GetWords(dic_name, file_list, dic_list) getwords.get_dic() getwords.get_word_to_cloud()词云示例
此图为爬取拉勾网数据挖掘工程师岗位需要制作的词云
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摘要:准备把豆瓣上对它的影评短评做一个分析。这样就得到了最新电影的信息了。例如战狼的短评网址为其中就是电影的,表示评论的第条评论。如下图所示好的,至此我们已经爬取了豆瓣最近播放电影的评论数据,接下来就要对数据进行清洗和词云显示了。 简介 刚接触python不久,做一个小项目来练练手。前几天看了《战狼2》,发现它在最新上映的电影里面是排行第一的,如下图所示。准备把豆瓣上对它的影评(短评)做...
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