【大数据作业四】中文词频统计

作业要求来自： https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/2773

中文词频统计

1. 下载一长篇中文小说。

《挪威的森林》

2. 从文件读取待分析文本。

3. 安装并使用jieba进行中文分词。

pip install jieba

import jieba

ljieba.lcut(text)

4. 更新词库，加入所分析对象的专业词汇。

jieba.add_word('天罡北斗阵')  #逐个添加

jieba.load_userdict(word_dict)  #词库文本文件

5. 生成词频统计

6. 排序

7. 排除语法型词汇，代词、冠词、连词

8. 输出词频最大TOP20，把结果存放到文件里

9. 生成词云。

代码：

import jieba
txt=open(r'D:all1.txt','r',encoding='utf-8').read()
#排除语法型词汇，代词、冠词、连词
delword=open(r'D:del.txt','r',encoding='utf-8').read()
#更新词库，加入所分析对象的专业词汇。
jieba.add_word('小林绿子')  #逐个添加
#词库文本文件
word_list=[line.strip() for line in open('word_list.txt',encoding='utf-8').readlines()]
jieba.load_userdict(word_list)
#使用jieba进行中文分词
wordsls=jieba.lcut(txt)
wcdict={}
for word in wordsls:
    if word not in delword:
        if len(word)==1:
             continue
        else:
             wcdict[word]=wcdict.get(word,0)+1
wcdict['渡边彻']=wcdict['渡边彻']+wcdict['彻']
del(wcdict['彻'])
wcdict['小林绿子']=wcdict['小林绿子']+wcdict['绿子']
del(wcdict['绿子'])
wcls=list(wcdict.items())
#排序（输出前20）
wcls.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
for i in range(20):
    print(wcls[i])
cut_text=" ".join(wordsls)
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
mywc=WordCloud().generate(cut_text)
#显示词云
plt.imshow(mywc)
plt.axis("off")
plt.show()

运行结果：

生成云图：