pythonjieba库自定义词典词云图

### 创建词云图的流程 为了实现使用 `jieba` 库结合自定义词典生成词云图的功能，需先完成必要的准备工作。这包括安装所需的 Python 库以及准备自定义词典文件。 #### 安装依赖库 确保已安装 `wordcloud` 和 `jieba` 这两个主要使用的库。可以通过 pip 工具来安装这些包： ```bash pip install wordcloud jieba ``` 对于 Windows 用户来说，可能需要从指定网站下载适合当前 Python 版本的 `.whl` 文件来进行 `wordcloud` 的安装[^4]。 #### 准备工作 准备好要分析的文字材料，并创建一个文本文件保存下来；另外还需要建立一份自定义词典文件，每行记录一个希望被识别为单个词条的内容。 #### 加载数据与预处理 加载待处理的数据源并对其进行初步清理，去除不必要的字符或标记。接着利用 `jieba.load_userdict()` 方法导入之前准备好的自定义词典，以便更精确地分割中文句子中的词汇[^5]。 #### 构建词频统计表 采用 `jieba.cut()` 对文档执行分词操作后，遍历所有得到的结果项构建出一个映射关系——即每个唯一单词对应其出现次数的一个字典对象。考虑到性能因素，在此过程中可以考虑过滤掉一些极低频次或者停用词（如“的”，“了”等常见助词），从而提高最终呈现效果的质量。 #### 设置WordCloud类属性 初始化 WordCloud 类实例时可传入多种配置选项来自定义输出样式，例如背景颜色、最大显示数量、字体路径等等。特别是当涉及到非英文语言时，指定合适的 TTF 字体文件至关重要，因为默认情况下并不支持亚洲文字渲染[^1]。 #### 渲染图像并保存结果 调用 generate_from_frequencies() 方法传递先前计算所得的频率分布表给定形参 freqs 来绘制图形化表示形式。最后可通过 to_file() 将生成的作品导出成图片格式存储至本地磁盘上。 以下是完整的示例代码片段展示了上述过程的具体实施方式： ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt def create_custom_word_cloud(text_path, dict_path='custom_dict.txt', output_image='output.png'): # 加载用户自定义词典 jieba.load_userdict(dict_path) with open(text_path, 'r', encoding='utf-8') as file: text = file.read() words_list = list(jieba.cut(text)) # 移除标点符号和其他不需要的字符 cleaned_words = [w.strip().lower() for w in words_list if len(w.strip()) > 0] frequency_dist = {} for word in cleaned_words: if word not in frequency_dist: frequency_dist[word] = 0 frequency_dist[word] += 1 wc = WordCloud( font_path="simhei.ttf", # 中文显示所需字体 background_color="white", max_words=200, width=800, height=400 ).generate_from_frequencies(frequency_dist) plt.figure(figsize=(10, 5), facecolor=None) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.tight_layout(pad=0) plt.savefig(output_image) if __name__ == '__main__': create_custom_word_cloud('sample_text.txt') ```