# 官方例程

# encoding=utf-8

import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)

print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式

输出：===============================

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)

print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式

输出：  ======================

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")

# 默认是精确模式

print(", ".join(seg_list))

输出：================

【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式

print(", ".join(seg_list))

输出：=================================

【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

附上个人案例：

词云wordcloud+jieba+matplotlib做出漂亮的词云效果：

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-"""@author:wujf@file: word.py@time: 2018/09/14 10:05必须要安装 matplotlib"""import sys# default_encoding = 'utf-8'# if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:#     reload(sys)#     sys.setdefaultencoding(default_encoding)import jiebafrom wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

with open(r"C:\\Users\\lenovo\\PycharmProjects\\Primary\\lover.txt",'r') as f:    text = f.read()

str  = " ".join(jieba.cut(text))

print type(str)

font = r"C:\\Windows\\Fonts\\微软雅黑\\msyhl.ttc"     #这里一定要些win10电脑里面的中文字体，否则遇到中文字体分不出来s = WordCloud(font_path=font,              background_color='black',              width=1200,              height=600              ).generate(str)s.to_file("cloud.png")plt.imshow(s)plt.axis("off")plt.show()

效果图：