文章目錄

• • • • 1、關鍵字云：
      • 2、情感分析：

1、關鍵字云：

首先導入的需要的包：

import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba

創建一個方法生成關鍵字云：

def createWordcloud(path):# 打開content.txt文件，并將編碼設為utf-8 f = open(path, 'r', encoding='utf-8').read() # jieba分詞cut_text = ''.join(jieba.cut(f)) wc= WordCloud(# 設置字體font_path='C://Windows//Fonts//msyh.ttc',# 設置背景background_color="white", width=3000, height=2500).generate(cut_text) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() wc.to_file('你的保存路徑//1.jpg')

在main方法中對參數傳值：

if __name__ == '__main__':# 要讀取的文件path_txt = '你的文件路徑//content.txt'createWordcloud(path_txt)

結果：

2、情感分析：

首先導入需要的包：

import matplotlib.pyplot as plt from snownlp import SnowNLP import pandas as pd

創建一個方法生成情感分析圖，并在main方法中對參數傳值：

import matplotlib.pyplot as plt from snownlp import SnowNLP import pandas as pddef createSnowNLO(path):txt = open(path, 'r', encoding='UTF-8')text = txt.readlines() txt.close() print('讀入成功')sentences = []senti_score = [] for i in text:a1 = SnowNLP(i)a2= a1.sentimentssentences.append(i) #語序... senti_score.append(a2) table = pd.DataFrame(sentences, senti_score) plt.plot(senti_score, linestyle='-') plt.show() if __name__ == '__main__':path_txt = r'你的文件路徑\content.txt'createSnowNLO(path_txt)

結果：

總結

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