pytohn3+pycharm实现将txt文件 使用jieba分词 worldcloud制作词云 ——以《三国演义》的txt文件为例

代码以及释义如下：

```

import jieba

import jieba.analyse

import wordcloud

from PIL import Image, ImageSequence

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

import jieba

import jieba.analyse

##============分词===============

stopwords=[lines.strip() for lines in open('chineseStopWords.txt',encoding='utf-8').readlines()]      #停用词文件的读取

stopwords.append('')

path = '《三国演义》罗贯中.txt'    #第一步爬虫结果存储的路径

file_in = open(path,'r',encoding='utf-8').read()

jieba.del_word("却说")    #删除一些不想要的词

jieba.del_word("二人")   

jieba.del_word("荆州")

words=jieba.lcut(file_in)    #分词

# cut_text=" ".join(words)

##==============词频统计=============

word_freq={}    #词频统计的字典

for word in words:          #这一步是对近义词进行统计

    if (word in stopwords) or len(word)==1 :        #禁用词和低频词不统计了

        continue

    elif word=='玄德' or word == '玄德曰':

        newword='刘备'

    elif word=='丞相':

        newword='曹操'

    elif word=='孔明' or word=='孔明曰':

        newword='诸葛亮'

    elif word=='关公' or word=='云长':

        newword='关羽'

    else:

        newword=word

    if newword in word_freq:

        word_freq[newword]+=1

    else:

        word_freq[newword]=1

        # word_freq[word]=word_freq.get(word,0)+1

# print(word_freq)

freq_word=[]

for word,freq in word_freq.items():

    fenci=freq_word.append((word,freq))

freq_word.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)    #词语根据词频排序

for word,freq in freq_word[:50]:

    with open('wukaiaaaaa.txt','a',encoding='utf-8')as fp:

        fp.write(word+'\n')  #将前五十词频文件保存

    print(word,freq)  #打印排名前50%的单词

##===========词云制作=======================

#background_image=np.array(Image.open("music.png"))

c=[lines.strip("\n") for lines in open('wukaiaaaaa.txt',encoding='utf-8').readlines()]  #读取词频前五十的文本文件

cc=" ".join(c)  #必要，否则 expected string or bytes-like object：应为字符串或类似对象的字节

wordcloud=WordCloud(

    font_path = 'C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',  #字体样式设置

    background_color="white",width=2000,height=2000,

    mask=np.array(Image.open("music.png"))  #mask=background_image 

).generate(cc)          #词云图设置

plt.imshow(wordcloud,interpolation="bilinear")

plt.axis("off")    #不展示坐标轴 否则为plt.axis("off")  ，可以试一下结果如何

plt.show()  #词云图的展示

```

结果如图：

词频：

词云：背景图随便选了张，有点丑，但是不难发现词频与字体大小的关系