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提取码：sbmc
1. 导入数据
import pandas as pd
import os
os.chdir('./')
character =open('天龙八部人物表.txt',encoding='utf-8').read()
2. '''添加词性'''
import re
data = re.split(r'\s+|:|,', character)
data = pd.DataFrame(data, columns=['姓名'])
#查看data
print(data.head())
data['词性'] ='nr'
#将对象写入Excel工作表。
data.to_excel('天龙八部人物分词.xlsx', index=False, header=None)
3.将天龙八部这本书进行分词
'''添加自定义词库'''
import jieba
# jieba.enable_parallel(4)
jieba.load_userdict('天龙八部人物词典.txt')
'''加载停用词库'''
stopwords = [line.rstrip()for linein open('停用词表.txt', encoding='utf-8')]
'''分词'''
def seg_sentence(sentence):
sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
outstr =''
for wordin sentence_seged:
if wordnot in stopwords:
if word !='\t':
outstr += word
outstr +=" "
return outstr
inputs =open('天龙八部.txt', 'r', encoding='GB18030')
outputs =open('天龙八部分词.txt', 'w',encoding='utf-8')
for linein inputs:
line_seg = seg_sentence(line)
outputs.write(line_seg +'\n')
outputs.close()
inputs.close()
4.提取关键字
#
#
'''加载分词后的文本'''
text =open('天龙八部分词.txt', encoding='utf-8').read()
'''指定词性，提取关键词：TF-IDF'''
import jieba.analyse
n =100 #指定关键词数量
result = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=n, withWeight=True, allowPOS=('nr',))
#返回关键词和权重
result[:10]#打印前10个最重要的人物
print(result)
结果如下：
5.利用关键词制作词云
'''词云关键词'''
keywords =dict()
for iin result:
keywords[i[0]] = i[1]
'''设置词云属性'''
from PILimport Image
import numpyas np
from wordcloudimport WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplotas plt
image = Image.open('图片.png') #这里你可以随意选择你想绘制的图云图案。
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='/Library/Fonts/simsun.ttc', #设置字体
background_color='White', #设置背景颜色
max_words=n, #设置词云显示的最大词数
mask=graph)#设置背景样式
#注：这里需要查看本地是否存在该字体，否则会报错：OSError: cannot open resource，在Windows环境，字体一般位于C:\WINDOWS\Fonts文件夹下。用户可以到此文件夹中查看Python程序中指定的字体是否存在。
Python程序中直接写类似华文行楷.ttf、微软简粗黑.TTF等中文名称的字体会出错。查看对应字体英文名称的方法很简单，我们可以选中相应字体，右击属性项即可找到。
'''生成词云'''
wc.generate_from_frequencies(keywords)#生成词云
plt.imshow(wc)
image_color = ImageColorGenerator(graph)#从背景图片生成颜色值
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")#不显示坐标轴
plt.show()
wc.to_file('词云.jpg')#保存结果到本地
下一步改进：使用命名实体识别技术来自动提取关键人物而非自定义词典。
词云的制作可参考：词云wordcloud入门示例：https://www.cnblogs.com/jlutiger/p/9176517.html
