python读取PDF文件并做词云可视化_python从多个pdf文件中提取词云的代码

Hallo，各位小伙伴大家好啊！这个专栏是用来分享数据处理以及数据可视化的一些常见操作，以及自己的一些学习笔记，希望能给大家带来帮助呀！感兴趣的小伙伴也欢迎私信或者评论区交流呀！

Python编程读取至少一篇pdf文档。并编程实现以下功能：

    ①实现其中的热词统计分析。

    ②绘制热词统计分析的词云

一、PDF文档的选择

我选择的PDF中文字内容如下：

 二、效果展示

 三、完整代码

import pdfplumber  # 导入库
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 用pdf文件解析器读取文件
with pdfplumber.open('中华文化.pdf') as f:
    # 用for循环读取文件中的每一页
    for page in f.pages:
        text = page.extract_text()
        txt_f = open(r'中华文化.txt', mode='a', encoding='utf-8')  # 创建txt文件
        txt_f.write(text)  # 写入txt文件
 
file = open('中华文化.txt',encoding='utf-8')
file = file.read()  #读取txt文件
txtlist = jieba.lcut(file) 
string = " ".join(txtlist) 
stop_words = {}  
counts = {}  
for txt in txtlist:
    if len(txt) == 1:  
        stop_words[txt] = stop_words.get(txt, 0) + 1
    else:
        counts[txt] = counts.get(txt, 0) + 1 
items = list(counts.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)  
y1 = []
labels = []
for i in range(1,10):
    y1.append(items[i][1])
    labels.append(items[i][0])
# plt.figure(figsize=(8,4))
width = 0.3
x = np.arange(len(y1))
a = [i for i in range(0,9)]
plt.xticks(a,labels,rotation = 30)
plt.bar(x=x,height=y1,width=width)
plt.title('PDF文件中热词统计分析')
plt.savefig("热词统计分析.png")
plt.show()
print("-------热词统计分析完成！-------")
stoplist=[]   
item = list(stop_words.items())
for i in range(len(item)): 
    txt,count = item[i]
    stoplist.append(txt)  
#print(stoplist)
setlist = set(stoplist)  
wcd = WordCloud(width=1000, height=700, background_color='white', font_path='msyh.ttc', scale=15, stopwords=setlist)
wcd.generate(string)
wcd.to_image()
print("-------热词词云生成完成！-------")
wcd.to_file('词云.png')  # 导出图片

四、总结

1. 题目要求读取至少一篇pdf文档，那么需要用到pdfplumber库，用with pdfplumber.open('中华文化.pdf') as f:这条语句将文件打开，之后用for循环读取文件的每一页，并将读取到的内容存到txt文件中。
2. 再利用jieba分词库对文本处理，使用精确模式对文本进行分词，列表转化为字符串,绘制词云要传入的对象是字符串.
3. 接着统计词语及其出现的次数，通过键值对的形式存储要排除的词及出现次数，通过键值对的形式存储词语及其出现的次数，注意将当个词语删除，遍历所有词语，每出现一次其对应的值加 1，根据词语出现的次数进行从大到小排序。
4. 根据上面的处理结果画热词统计分析图，用for循环向label和y1中添加排名前十的词汇和它对应出现的次数，用plt画出，横坐标为对应词汇，纵坐标为出现次数，可以看出，出现最多的词是“父母”和“我们”、其次是“弟子规”和“朋友”。
5. 创建排除单个词的列表，遍历列表中所有的字典，将key添加到要排除的列表，将列表转化为集合，后面WordCloud()方法的stopwords传入的参数要求为集合，将string变量传入generate()方法，给词云输入文字，利用WordCloud生成词云照片。