Python进行文本处理分析与词云生成——以三国演义为例（含代码讲解）_参考压缩包中的词云案例,根据提供的素材,制作三国演义第一章内容的带蒙版的词云(

前景：        

        在Python中处理文本数据是一种常见的任务，这需要使用到多种字符串操作和数据结构。本文将详细解读如何调用jieba、wordcloud以及matplotlib这些库进行文本处理分析与词云制作。

在pycharm中下载并安装库

        在我们导入所需要的库之前我们需要先在pycharm中下载并安装库，步骤如下：

1. 在PyCharm的顶部的菜单中选择 "File"（文件） -> "Settings"（设计）（在Mac上是 "PyCharm" -> "Preferences"）。

2. 在设置窗口中，选择 "Project: [Your Project Name]" -> "Python Interpreter"。

3. 在 Python Interpreter 页面的左上角，你会看到一个加号(+)按钮，点击它。

4. 在弹出的窗口中，你可以搜索要安装的库的名称，然后选择并点击 "Install Package"。

5. 等待安装完成后，你就可以在您的项目中使用这个库了。

这样，您就可以在PyCharm中方便地下载并安装您需要的库了

操作步骤

        1.导入库

        2. 打开并读取文件   

        3. 构建停用词表

        4. 分词

        5. 统计词频

        6.删除无意义的停用词

        7. 查看高频词

        8.提取人名和出场次数

        9. 构建词云图

        10. 绘制词云图

具体代码实施

        第一步导入库：我们首先使用import函数导入我们后面文本分析和制作词云所需要使用的库，包括jieba（中文分词第三方库）、wordcloud（词云生成库）和matplotlib（绘图库）。这些库分别用于中文分词、词云生成和数据可视化。

        第二部打开并读取文件：我们使用open函数打开了一个文本文件，并使用read函数读取了文件内容。这样我们就可以对文件中的文本进行分析。

        第三步构建停用词表：我们创建了一个停用词表，用于过滤掉一些无意义的词语，例如人名、地名等。这有助于提高文本分析的准确性。三国演义的停用词表如下

        第四步分词：使用jieba库进行中文分词，将文本内容进行分词处理，为后续的词频统计做准备

        第五步统计词频：我们首先初始化一个空字典counts然后再使用get函数对分词后的结果进行词频统计，得到每个词语出现的次数，将名字放入字典的键中，将出现的次数放在字典的值中。要注意的是在三国演义中有许多人物有不同的叫法。列如：关公，云长都是指关羽，所以我们需要循环遍历加if语句将其变为同一个名字。

        第六步删除无意义的停用词：减少后面我们遍历的内容，减少代码运行时间，再将我们刚刚所得到的字典列表化，方便我们后边使用sort（）函数对其进行降序排序。（"sort()" 函数是 Python 中的一个内置函数，用于对列表（list）进行排序。该函数会修改原始列表，将其元素按照升序排列。如果需要降序排列，则可以设置 reverse=True 参数。）

        第七步查看高频词：这一步我们使用for循环统计并输出了词频统计结果中出现次数最多的前20个词语，以便对文本内容有一个整体的了解（"format" 函数通常是在各种编程语言中用来格式化字符串的函数。它可以将变量或表达式的值插入到字符串中，并按照特定的格式显示。）

        第八步提取人名和次数：在这一步中，我们定义一个空列表name和times分别用来存储人物的名称和出场次数，然后使用for循环将降序的名字和出现的次数分别赋值给word和count，并用append()函数将其分别赋值给列表name和times，使用wordcloud库构建了词云对象，并将高频词语及其出现次数用于生成词云图。

        第九步构建词云图：我们使用wordcloud库构建了词云对象w，并设置词云属性:

        1.font_path='C:\Windows\Fonts\simhei.ttf': 这行代码指定了字体路径，使用的是宋体字体（simhei）。这通常用于确保中文能够正确显示，因为默认的字体可能不支持中文。

        2.background_color="white": 设置词云的背景颜色为白色。

        3.max_words=1000: 在生成的词云中，最多显示1000个词汇。

        4.max_font_size=100: 设置词云中字体的最大大小为100。

        5.random_state=50: 设置随机数生成器的种子为50，确保每次生成的词云颜色配置是一样的

        第十步绘制词云：定义一个txt 并赋值 " ".join(name): 将 name 列表中的所有元素连接成一个字符串，元素之间用空格分隔。（假设 name 是一个包含多个词汇的列表，这个操作就是将这些词汇连接成一个句子）
        w.generate(txt): 使用上面生成的字符串 txt（从 name 转换得来）来生成词云。
显示和保存词云:

        plt.imshow(w): 使用 matplotlib 显示生成的词云。
        plt.axis("off"): 关闭坐标轴。
        plt.show(): 显示图像。
        w.to_file("ciyun.png"): 将生成的词云保存为名为 "ciyun.png" 的PNG图像文件。

到此我们的词云就制作完成了，感谢你的阅读！！！