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利用Python分析文章词频，并生成词云图

python学习网 2020-09-25 06:00:18

利用Python分析文章词频，并生成词云图

使用request模块获取文章数据

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import jieba
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 字符集
r = '[’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+'
# 文章链接：在中国日报网，选取了一篇新闻作为本次案例的分析
url = 'http://www.chinadaily.com.cn/a/202008/20/WS5f3db65da31083481726171e.html'  #英语新闻URL
headers = {
    'User-Agent':
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36 QIHU 360SE'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)  #获取响应内容
print(response)  #<Response [200]>

<Response [200]>
  • 1

使用BeautifulSoup模块解析所需的文章内容和词频统计

基本思路

  • 使用BeautifulSoup模块获取文章内容
  • 去除文章中的字符集
  • 消除大小写字母的影响
  • 把英文文章的每个单词放到列表里，并统计列表长度；
  • 遍历列表，对每个单词出现的次数进行统计，并将结果存储在字典中；
  • 求出每个单词出现的频率，并将结果存储在频率字典中；
  • 以字典键值对的“值”为标准，对字典进行排序，输出结果
# 转化为Beatifulsoup格式
bs = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(type(bs))  #<class 'bs4.BeautifulSoup'>
# 提取数据
data = bs.find('div', class_='lft_art')
# 文章标题
title = data.find('h1').text
print(title)
# print(data.text)
# 获取文章内容
print(len('SONG CHEN/CHINA DAILY \n \n\n'))  #长度：26
# 删除不属于文章的内容：'SONG CHEN/CHINA DAILY \n \n\n'
text = data.find('div', id='Content').text.strip()[26:]
# print(text)

# 替换特殊字符方法一
for ch in '[’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+':
    text = text.replace(ch, ' ')
# print(text)

# 替换特殊字符方法二，正则表达式re.sub()函数
text = re.sub(r'[’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', ' ', text)
# print(text)

# 消除大写字母带来的影响
text = text.lower()
# print(text)
# 使用split方法切分文章
words_list = text.split()
# print(words_list)
# 新建counts列表用于存放各词出现的次数
counts = {}
# 统计各词出现的次数
for word in words_list:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
    #print(counts.get(word,0)+1)
# print(counts)
items = list(counts.items())  #转为列表格式
# 按降序进行排序
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 显示出现次数最多的前15单词
print(items[0:15])

<class 'bs4.BeautifulSoup'>
Life as we know it has changed, possibly forever
26
[('the', 83), ('to', 65), ('of', 51), ('and', 39), ('in', 33), ('a', 33), ('said', 23), ('people', 21), ('that', 19), ('be', 18), ('for', 16), ('are', 15), ('from', 15), ('they', 15), ('have', 14)]

制作词云图

1、词云图 制作前，需要先准备几个东西：

（1）下载python wordcloud库，也是词图库制作的关键库；

（2）numpy库，用于图片处理，将图片读取后解析成数组；

（3）如果要对中文句子进行分词，那么需要jieba库；如果是英文分词，那可以不下载；

（4）如果要在界面上直接展示词云图 ，那么需要matlplotlib来画图；

（5）要处理图片，根据少不了PIL，毕竟它可是官方的图像处理库；

# 生成词云图
import matplotlib as plt
from wordcloud import wordcloud
from PIL import Image
import numpy as np

cut_text = jieba.cut(text)
result = ' '.join(cut_text)
# print(result)
mask = np.array(Image.open('./运动.jpg')) #解析图片
wc = wordcloud.WordCloud(
    background_color='white',  # 背景颜色
    width=1000,
    height=600,
    max_font_size=50,  # 字体大小
    min_font_size=10,
    mask=mask,  # 背景图片
    max_words=1000)
wc.generate(result)
image = wc.to_image()
image.show()  # 显示词云

# 保存图片
wc.to_file('jiab_englist11.png')

<wordcloud.wordcloud.WordCloud at 0x1feb0c0f6d8>

在这里插入图片描述​

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