QQ聊天记录生成词云--WordCloud
文章目录
- 首先导出想要生成词云的聊天记记录(QQ支持)
- 打开导出的聊天记录查看
- 净化聊天记录
- 代码
- 净化后的文件部分内容显示（text_clean.txt）
- 分词
- 代码
- 分词后文本部分结果print(text_split)：
- 选取图片
- 代码
- 图片
- 选取字体（词云只支持英文 但是通过以下方式可以正常显示中文）
- 更换字体路径
- 代码
- 生成图片并显示
- 代码
- 生成的词云图片
- 全部代码
首先导出想要生成词云的聊天记记录(QQ支持)
打开导出的聊天记录查看
净化聊天记录
代码
#将文本导入到程序中
text=open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\java技术交流群.txt',encoding='utf-8')# 提取文本 一行一行选取 存入text_clean.txt文件中
text_clean = open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\text_clean.txt','w',encoding="utf-8-sig")
str_s=text.readlines()
for str in str_s:if str.find('[表情]')!=-1:str=str.replace('[表情]','')elif str.find('2019')!=-1 or str.find('2020')!=-1 or str=='' or str.find('[图片]')!=-1:continueelse:text_clean.write(str)
净化后的文件部分内容显示（text_clean.txt）
分词
代码
import jieba # 中文分词组件
#利用jieba模块对聊天记录精确分词
text_clean = open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\text_clean.txt','r',encoding="utf-8-sig").read()
text_jieba = jieba.cut(text_clean, cut_all=False)
text_split = " ".join(text_jieba)
分词后文本部分结果print(text_split)：
选取图片
代码
#PIL专门处理图像
import numpy as np
from PIL import Image
cloud_mask = np.array(Image.open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\云朵.jpg'))
图片
选取字体（词云只支持英文 但是通过以下方式可以正常显示中文）
更换字体路径
我们按照路径"C:\Windows\Fonts"打开文件 我们可以选择 其中任意一种支持中文的字体
比如：选择微软雅黑中的简体字 右键点击属性 复制粘贴到’C:\Windows\Fonts’路径后 改变font属性
代码
font = r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc'
生成图片并显示
代码
#导包
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
'''
scale : 按比例放大画布
background_color : 背景颜色
font_path : 字体
width : 宽
height : 高
mask : nd-array or None类型 通常用于添加图片背景
max_words : 要显示的词的最大个数
更多参数可以去看官方文档
'''
wordcloud = WordCloud( scale=10,background_color='white',width=200,height=200, font_path=font,mask=cloud_mask,max_words=300).generate(text_split)
#interpolation='bilinear',排线方式
plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')
#取消显示轴线
plt.axis('off')
#显示图片
plt.show()
生成的词云图片
全部代码
import jieba # 中文分词组件
import numpy as np
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt#步骤一：将文本导入到程序中
text=open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\java技术交流群.txt',encoding='utf-8')# 步骤二：净化文本数据
text_clean = open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\text_clean.txt','w',encoding="utf-8-sig")
str_s=text.readlines()
for str in str_s:if str.find('[表情]')!=-1:str=str.replace('[表情]','')elif str.find('2019')!=-1 or str.find('2020')!=-1 or str=='' or str.find('[图片]')!=-1:continueelse:text_clean.write(str)
text_clean.close()#步骤四：利用jieba模块对聊天记录精确分词
text_clean = open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\text_clean.txt','r',encoding="utf-8-sig").read()
text_jieba = jieba.cut(text_clean, cut_all=False)
text_split = " ".join(text_jieba)
print(text_split)#步骤五：设置背景图 和字体
cloud_mask = np.array(Image.open(r'C:\Users\LIANG\Desktop\云朵.jpg'))
font = r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc'#步骤六：生成词云
'''
scale : 按比例放大画布
background_color : 背景颜色
font_path : 字体
width : 宽
height : 高
mask : nd-array or None类型 通常用于添加图片背景
max_words : 要显示的词的最大个数
更多参数可以去看官方文档
'''
wordcloud = WordCloud( scale=10,background_color='white',width=200,height=200, font_path=font,mask=cloud_mask,max_words=300).generate(text_split)
#interpolation='bilinear',排线方式
plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear')
#取消显示轴线
plt.axis('off')
#显示图片
plt.show()
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