Python制作单词云图：Jieba分词与WordCloud库详解

Python 画好看的云词图

单词云图是数据分析中的一种常见可视化方法。
云映射（也称为云单词）是文本中经常出现的关键字的视觉表示。
出现越多的单词，它越明显地显示在“云”映射中。
云映射一词滤除了大量的低频和低质量的文本信息，因此您只需浏览文本即可欣赏文章的主题。
例如，上图，您可以一目了然地告诉这一定是新人的新闻。
那么生成单词云图的主要步骤是什么？ 这是使用Python完成的，该Python主要分为三个步骤：首先，在“ Stammer”中安装中文分词Jieba。
对于英语文本，Word_cloud可以直接生成文本源的单词云图。
但是，对中文的支持并不是那么强大，因此我们需要使用jieba首先将中文文本细分，将文章转换为单词，然后生成一个单词云映射。
例如：jieba.cut单词分割：该方法接受三个输入参数，句子需要单词分割字符串； cut_all用于控制是否使用完整模式； HMM用于控制是否使用HMM模型。
jieba.cut_for_search word分割：该方法接受两个参数，句子需要单词分割字符串； 是否使用HMM模型。
此方法适合搜索引擎构建具有相对粒度的倒数索引分词。
jieba.analyse.texttrank使用Textrank算法从句子中提取关键字。
然后安装WordCloud Word Cloud库。
如果执行上述命令后显示成功，则恭喜，安装成功。
我刚刚遇到了失败的buildingwheelforwordcloud错误。
因此，首先安装Xcode-select，然后安装WordCloud（无需安装Xcode）。
WordCloud库将Word Cloud视为WordCloud对象。
WordCloud.wordCloud（）表示与文本相对应的单词云。
它可以根据参数绘制单词云，例如文本中出现的单词频率，并绘制单词云的形状，大小和颜色。
1 第一个导入文本数据并执行简单的文本处理2 单词分词3 设置掩码注意：1 默认字体不支持中文。
如果您需要显示中文，则需要设置中文字体，否则会乱七八糟。
2 设置掩码时，图片的非白色部分将自动填充，并且图片越清晰，运行速度越快。
WordCloud是云字映射的最重要对象。
它的主要参数描述如下：效果如下：以上摘要是分割文章中的所有内容并输出所有单词，但是很多时候，我们有进一步的需求。
例如：1 只需要前1 00个关键字。
2 不需要五颜六色的单词，它们应该与面具图片的颜色一致。
1 00个关键字，我们使用Textrank算法在参与单词时从句子中提取关键字。
可以通过设置WordCloud的Color_Func属性来设置掩码颜色。
最终效果如下：

jieba分词详解

最近，“ balbotient”一词是中文单词组成部分的python。
请参阅https://github.com/fxsjy/jieba，以执行单词疗法，编号的一部分注释，关键字提取和中文文本中的其他功能并支持客户。
本文包括以下内容：I。
Jieba Word的安装仅包含包2 使用Jieba Word Arthropods的教程3 Workfflow和算法工作，TF，Sudopipipipinstalljieba或Sudopipipipinstalljieba或sudopipipinstalljieba或IDF和AlgorithMba在IDF和Algorith的IDF和Algorba和Algorba和Algorith和Algorith中，算法C. Working和AlgorithMBA C. Working and AlgorithMBA，IDF的TF-IDF和AlgorithMBA，Segopipitintalliba和TF-Segopipipipipipinstring Instosteri。
sudopip3 installjieba关键字提取基于tf-idf和文本具有两个算法：有三个不同的单词分割模式用于jieba单词分割：准确模式，完全模式，完整模式和搜索引擎模式：相应的相应模式：添加相应的功能以获得相应的功能以获得相应的功能，以获得相应的功能，以获得相应的功能，以获得相应的功能，以获得相应的功能，以获取相应的功能，以获取相应的功能最常用的单词分割方法，整个模式将在句子中所有可能的单词，并且搜索引擎模式是合适的搜索引擎。
在工作流分析的下一节中可以详细描述具体差异。
在上面提到的两个函数中，都有HMM的参数名称。
该项目表示HMM用于发现Novelis单词中的新单词。
与科学有关的HMM将在本文的附录中简要描述。
除了客户词典的分词储备外。
字典格式与dict.txt相同，一个单词是一行。
个人分为三个部分：单词，单词频率（可以省略），语音的一部分（省略）分开的空间和顺序可以颠倒。
特定模式是：从关键字中提取的两个函数的完整参数是并行单词，只有任务可以打开或关闭。
我个人觉得您通常不会使用。
大型文件单词SEME需要手动多进程分析，并且不使用SEMSTES的句子。
jieba单词分词大多数使用字典来注释单词分词和词性，并且都使用相同的词典。
由于这个单词的优点最近取决于字典，尽管HMM用于发现的新单词。
Jieba Word Justo Pack的总体工作流程如下图所示，每个模块的工作流将根据源代码进行详细分析。
在以下各节中，以演示蓝色框中的模型字典文件的关键步骤或格式模型的输出示例。
本节中的类似显示。
在Jieba单词分词中，第一个通过比较字典来从视图中生成Dirigi无环图，并在字典中找到最短的图形，然后在不同的阅读方法中截取或直接拦截。
用受膏单词（单词或字典中的单词）使用HMM到一个新单词发现。
字典的格式是Word1 freq1 word_type1 word2 freq2 word_type2 ...可以省略客户用户词典中的Address Word_type的位置。
字典也可能是其他模块的流动。
为了叙事的优势，在以下流程图中未省略字典的初始化。
图B淋浴在搜索引擎模式的工作流程中，这将是基于gemest一词的精确模型的长期。
在这里，我们假设读者已经了解了与HMM有关的科学。
如果没有，则可以首先选择下一章内容的HMM相关部分或跳过本节。
在jiieba分词中，隐藏了b，1 000，e和s字符中的区域。
观察角色。
字典文件是替换概率矩阵的性能（finalseg / prog_emit.py），第一个概率向量（finalseg / prog_start.py）和单词相对的单词之间的矩阵（终端Seg / prog_trans.py）的概率的翻译。
这是一个标准的解码问题，并且根据概率使用Viterbi算法来解决最大可能的隐藏状态。
SEMPH BENE的单词的某些分析部分对设备使用相同的基本单词。
On the point of-of-speech words are directly out Dictionary, but for new words, part-of-speech analysis of the new word and its part-of-speech is similar for part-of-spoech annotation used for word participle, and also treats the text sequence as visible state, but the Hidden State is no Longer the position of the word (B / e / m / s), but becomes a combination of the position and part-of-of-of-of-of-such as (b, v) (B, n) (S,因此，其初始概率向量，传输概率矩阵和性能概率矩阵比上一节大得多，但是其本质和计算步骤没有更改。
特定的工作流程如下所示。
Jieba单词疗法中的关键字提取有两种不同的算法，即Textrank和TF-IDF。
实现过程相对简单，核心在于算法本身。
仅在下面绘制实施过程。
有关特定算法，请参阅下一章的内容。
默认情况下，Textrank方法否定了祈祷的方法，而TF-IDF方法不是语音的模型或过滤部分。
在本章中，将简要介绍相关的算法科学，尤其是在隐藏的Markov模型和Viterbi算法之间找到的新单词，Textrank和TF-IDF算法用于关键字提取。
根据马尔可夫假设，嗯，是隐藏的马尔可夫模型，是一个统计模型。
与Markov Process HMM相比，这是“隐藏”的参数。
在世界上，通常可以表现出真理的表现，而事物的真实状态通常被隐藏在表现形式下，并且与表现形式有一定的关系。
它们之间，O分别代表序列和观察顺序的状态。
如果您的读者仍然对此部分有疑问，那以及第一个内容。
在我们下方，使用一个相对简单的示例来解释和演示HMM和解码算法。
阅读下一节后，我们查看了此公式，然后突然意识到。
让我们以一个简单的例子来解释它：小敏是一个网民小山。
小港并解释什么可以解释今天的朋友每天在一个朋友圈中，并假设它只受到当天暴风雨的影响以及当天的天气，不仅受到当天天气的影响，她不仅会影响天气。
Yu Xiaoming说，小港每天都能做到的事情，以及小米的天气如何隐藏在Xiaohong，这是HMM模型的。
HMM模型需要具有五个要素：集合的隐藏状态，观察集，转移概率，观察概率和初始概率状态。
这是jth隐藏的时候，可能表达状态。
公式中的N和M表示隐藏情况集和观察的数量。
在此示例中，在不同的风暴中，小米做另一个的可能性也不同。
观察表的概率如下：此外，任务概率的初始状态（表示隐藏值的概率，即t = 0.0,1 1 }。
此时，定义了完整的马尔可夫模型。
HMM通常由三重问题组成，可能是计算问题，即B，π和序列的隐藏状态，计算观察序列的概率。
第一个问题也是一个解码问题，a，b，π以及对发现公共序列更好债务的序列的观察。
问题的学说众所周知，可以将序列保留为a，b，π参数模型，因为以下概率是最大假设中最大的概率。
解码问题是在下一节中的Jieba Word Salad中，我们继续以本节中的示例来解决解码问题。
在jiieba分词中，发现hmm用于一个新单词，该单词表示为b / m / e / s，作为一个开始时出现的单词，末尾，单词一个单词。
b / m / e / s作为HMM的隐藏状态，以及一个连续的单词，以观察保持预测文件中隐藏状态的状态所需的状态，因此存在标准的解码问题。
Jieba单词分词中的Viterbi算法。
VITERBI算法的基本思想是：如果您的轨道更好地传递，则在从起点到这个地方到达最短路径的旅行。
否则，从起点到这个地方的较短方法并取代了一个较短的旅程，这显然是矛盾的。
开始时开始的旅程是现在越过第n。
如果您是K肯定在第n个时刻，那么在旅行结束时，越过开始点到K之间的最短点，在时间n时肯定。
记录了所有可能的路径传输状态I1 至I2 的最重要状态。
让我们继续在上一节中的示例来解释viterbi算法：小敏不知道小港不仅能够通过小米每日活动将天气带到那里。
假设三天后，小港的行为是“睡觉 - 玩游戏 - 购物”，我们计算了最有可能的天气状况。
这是雨的第一天，第二天是最晴天（即，如果第二天是阳光明媚，则是在最短的道路上，最短的道路和最短的道路）。
目前，它已经到达了当下的尽头，我们开始追溯。
计算过程图如下所示。
） 追踪。
TF -IDF（单词频率 - 逆文本频率）是一种用于评估文档中单词重要性的统计方法。
他的核心想法是，如果文章中这个词似乎经常，即TF很高，并且很少出现在不同的文档中，则认为该词的种族很不错。
他们之间：Textrank是关键字提取的算法。
它基于Pagerank，我们将首先介绍Pagerank。
Pagerank使用Internet中的超链接关系确定网页的顺序。
该公式是由投票想法设计的：如果网页的页面值上的系统，那么我们需要让我们知道它在该投票的页面上，我们首先在第一点，而在此时，通常估计为0.8 5 多次反复在公式上融合到效果。
Textrank算法基于页面的想法，并使用投票机制在文本中键入重要组成部分。
如果两个单词在当时出现在一个特定大小的窗口中，则被视为两个单词之间的连接。
该公式基本上与Pagerank相同。
它将重复多次收敛，您可以得到结果。
Jiieba分词，由TextTrank 5 设置的窗口尺寸以及1 重复1 0次的效果是最终重量的结果，该重量重复了集会。

手把手教会你使用Python进行jieba分词

答：Python Crawler和数据挖掘作者：Wei Huang Wei分享：对如何在中文中使用Python的Jieba有很高的了解。
吉巴（Jieba）是中文名称“ balbutus”，可能会在分词的中文单词中造成WordCloud的缺陷。
安装过程有些丑陋，但值得一段时间。
1 jieba的单词分割模式精确模式：精确的单词分割是通过lcut和cut函数（例如lcut（'aa'）执行的，输出是序列的生成器，结果是通过穿越而获得的。
完整模式：向cut_for_search（'段落内容）显示所有可能的组合，但是挫败感组合的过滤器。
搜索引擎模式：合适的搜索引擎，长词的正方形序列，ut lut_for_search（'搜索引擎'）。
通过计算列表方法的方法，最近可以计算出单词的频率，可以计算出lcut and cut of lcut and cut sefter。
jiieba添加新单词：分词的过程名称，如jieba.add_word（'Hubei Wuhan'），但只添加到文本中的单词。
“ notText ：。
。
重量分析：使用功能执行关键字频率分析。
调整频率：特殊处理jieba.set_word_freq（'Beauty'，0）的一些单词。
定位单词而不是：使用topkense（）获取单词站点信息。
修改字典旅程：使用jieba.set_dictionary（file）重置字典。
摘要：Jieba是数据分析中的重要工具。
通过精致的单词疗法功能，可以帮助美国从文本数量中滤除关键数据，从而改善效率数据分析。