jieba是比较常用python的分词库，这里简单介绍它的基本用法。
- 最基础的用法导入jieba库，对句子进行简单的分词。
import jieba cut1 = jieba.cut("我来自湖北武汉，我现在在上海工作。", cut_all=True) [i for i in cut1]
- 查看各词出现频次
从网上下载一篇文章，分析该文章词频结构。这里用了collections包，直接统计词频。
from collections import Counter cut2=open('baogao.txt').read() words = jieba.cut(cut2) # 使用精简模式对文本进行分词 counts = [] # 获取其中的词 for word in words: if len(word)>=4: counts.append(word) Counter(counts).most_common(20)#查看排前20的词
- 制作词云图
from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt stop_words=['的','得']#停用词，以后可以增加 # 使用WordCloud生成词云 word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体 background_color="white", # 词云图的背景颜色 stopwords=stop_words,# 去掉的停词 collocations=False) #，去掉词云中的重复词，如果不填false，后面的词云图可能出现重复词。 text_cut = ' '.join(counts) word_cloud.generate(text_cut) plt.subplots(figsize=(12,8)) plt.imshow(word_cloud) plt.axis("off")
也可以用PIL包，把词云图制作成自己需要展示的图片形状，也很简单，导入PIL包，画图设置相应的背景即可。
