Python生成詞云的方法有哪些？這里簡(jiǎn)單啊詳細(xì)介紹再看看吧，有2種方法，一種是原生態(tài)的wordcloud包，一種是pyecharts包，下面我簡(jiǎn)單啊推薦再看看這2種方法是如何草圖詞云的，實(shí)驗(yàn)環(huán)境wi

Python生成詞云的方法有哪些？

這里簡(jiǎn)單啊詳細(xì)介紹再看看吧，有2種方法，一種是原生態(tài)的wordcloud包，一種是pyecharts包，下面我簡(jiǎn)單啊推薦再看看這2種方法是如何草圖詞云的，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10python3.6pycharm5.0，主要內(nèi)容不勝感激：

wordcloud：這個(gè)是python專門主要用于繪制圖詞云的一個(gè)包，在用很簡(jiǎn)單、易學(xué)通俗易懂、制圖靈活，可以快速繪制出我們不需要的詞云，下面我簡(jiǎn)單介紹幫一下忙這個(gè)包的安裝和使用：

1.安裝wordcloud，這里然后在cmd窗口輸入命令“cprofileinstallwordcloud”就行，不勝感激：

2.完全安裝成功后，我們就也可以繪制圖詞云圖了，這里以制作《白鹿原》的詞云圖為例，通常步驟萬(wàn)分感謝：

簡(jiǎn)單，去下載jieba這個(gè)中文分詞包，主要用于對(duì)中文參與分詞（英文的話，不要下載jieba），方面情報(bào)營(yíng)代碼統(tǒng)計(jì)詞頻，如下，真接輸入輸入命令“pipinstalljieba”就行：

安裝好最終后，我們就也可以繪制的《白鹿原》的詞云圖了，要注意代碼:，很簡(jiǎn)單的，先分詞，然后把做統(tǒng)計(jì)詞頻，到最后再繪制的詞云圖并保存，參數(shù)filename代表文本文件，bg_image代表背景圖片，是可以自行可以設(shè)置，這里應(yīng)該注意，要更改好字體，要不然會(huì)會(huì)出現(xiàn)中文：

程序運(yùn)行截圖如下，也最終手工繪制出詞云圖：

pyecharts：這是echarts需要提供給python的一個(gè)接口包，專門買應(yīng)用于數(shù)據(jù)可視化，繪制的詞云僅僅其中的一項(xiàng)，下面我很簡(jiǎn)單詳細(xì)介紹再看看這個(gè)包是怎么草圖詞云的，比較多步驟:：

1.安裝pyecharts，這個(gè)就在cmd窗口中輸入命令“virtualenvinstallpyecharts”就行，:：

2.安裝好順利后，我們就是可以繪制的詞云了，通常代碼萬(wàn)分感謝，很很簡(jiǎn)單，核心應(yīng)該是指定你詞及詞頻：

程序運(yùn)行截圖:，已經(jīng)最終繪制圖詞云圖，但是沒有wordcloud制圖身形靈活，可以神圣委托背景圖片：

到了此時(shí)，我們就能完成了用來(lái)python來(lái)草圖詞云?？偟恼f來(lái)，這2種方法都很很簡(jiǎn)單，如果你有一定的python基礎(chǔ)，熟得不能再熟下咨詢代碼和示例，很快就能手中掌握的，這里你也也可以做的更古怪有一些，過濾雜質(zhì)掉stopwords重新啟動(dòng)詞，網(wǎng)上也有具體教程和資料，感興趣的可以搜再看看，希望以上分享的內(nèi)容能對(duì)你有了幫助吧，也歡迎大家私信、留個(gè)言。

文本挖掘和自然語(yǔ)言處理的目的？

自然語(yǔ)言處理和文本挖掘庫(kù)通常主要是用于以自然語(yǔ)言文本為對(duì)象的數(shù)據(jù)處理和建模。

類型：第三方庫(kù)

描述：NLTK是一個(gè)Python自然語(yǔ)言處理工具，它作用于對(duì)自然語(yǔ)言參與分類、解三角形和語(yǔ)義理解技術(shù)。目前巳經(jīng)有超過50種語(yǔ)料庫(kù)和詞匯資源。

類型：第三方庫(kù)

描述：Pattern是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘Python工具包，提供給了主要是用于網(wǎng)絡(luò)瘋狂挖掘（如網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等）、自然語(yǔ)言處理（如詞性標(biāo)出、情感分析等）、機(jī)器學(xué)習(xí)（如向量空間模型、分類模型等）、圖形化的網(wǎng)絡(luò)分析模型。

類型：第三方庫(kù)

描述：Gensim是一個(gè)專業(yè)的主題模型（發(fā)掘文字中含著主題的一種統(tǒng)計(jì)建模方法）Python工具包，為了提供可擴(kuò)展統(tǒng)計(jì)語(yǔ)義、分析純文本語(yǔ)義結(jié)構(gòu)在內(nèi)檢索系統(tǒng)語(yǔ)義上幾乎一樣的文檔。

4.結(jié)巴分詞

類型：第三方庫(kù)

描述：結(jié)巴分詞是國(guó)內(nèi)流行的Python文本處理工具包，分詞模式可分三種模式：精確模式、全模式和搜索引擎模式，接受繁體分詞、自定義設(shè)置詞典等，是非常好的Python中文分詞解決方案，可以利用分詞、詞典管理、關(guān)鍵字灌注、詞性標(biāo)示等。

類型：第三方庫(kù)

描述：SnowNLP是一個(gè)Python寫的類庫(kù)，可以比較方便的處理中文文本內(nèi)容。該庫(kù)是受到了TextBlob的啟發(fā)而是對(duì)中文全面處理寫的類庫(kù)，和TextBlob完全不同的是這里就沒用NLTK，所有的算法全是自己實(shí)現(xiàn)方法的，因此那個(gè)軟件了一些訓(xùn)練好的字典。

類型：第三方庫(kù)

描述：Smallseg是一個(gè)開源的、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)DFA的輕量級(jí)的中文分詞工具包?？蛇x項(xiàng)卡詞典、快速切割后返回登錄詞列表和未登入詞列表、有肯定會(huì)的新詞識(shí)別能力。

7.spaCy

類型：第三方庫(kù)

具體解釋：spaCy是一個(gè)Python自然語(yǔ)言處理工具包，它特點(diǎn)Python和Cython使得自然語(yǔ)言處理能力提升到了工業(yè)強(qiáng)度。

8.TextBlob

類型：第三方庫(kù)

描述：TextBlob是兩個(gè)去處理文本數(shù)據(jù)的Python庫(kù)，可單獨(dú)做詞性標(biāo)注、情感分析、文本翻譯、名詞短語(yǔ)注入、文本分類等。

類型：第三方庫(kù)

描述：PyNLPI是另一個(gè)比較適合各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)的整數(shù)集庫(kù)，可作用于中文文本分詞、關(guān)鍵字分析等，特別重要的是其支持中英文映射，支持UTF-8和GBK編碼的字符串等。

類型：第三方庫(kù)

具體解釋：中文近義詞工具包，可主要是用于自然語(yǔ)言理解的很多任務(wù)：文本角點(diǎn)，推薦算法，相似度計(jì)算出，語(yǔ)義偏移，關(guān)鍵字提取，概念提取，自動(dòng)摘要，搜索引擎等。