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WordCloud词云图去除停用词的正确方法

wordcloud stopwords

前言

之前我们已经学习了如何使用wordcloud制作英文和中文词云,今天我们接着讲解,在实际制作词云中,有很多词是没有展示出的意义的,例如我,他等主语,那如何不显示这些词了,这就涉及到停用词

wordcloud自带停用词

wordcloud自带一个停用词表,是一个集合的数据类型。

  1. from wordcloud import STOPWORDS
  2. print(STOPWORDS)

如果我们需要添入一些其他的词的话,也很简单,直接用add或者update方法即可(因为这是集合数据)。

  1. from matplotlib import pyplot as plt
  2. from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
  3. text = 'my is luopan. he is zhangshan'
  4. stopwords = STOPWORDS
  5. stopwords.add('luopan')
  6. wc = WordCloud(stopwords=stopwords)
  7. wc.generate(text)
  8. plt.imshow(wc)

中文停用词使用

用wordcloud库制作中文词云图,必须要分词,所以总结下来,中文中需要设置停用词的话可以有三种方法。

  • 在分词前,将中文文本的停用词先过滤掉。

  • 分词的时候,过滤掉停用词。

  • 在wordcloud中设置stopwords。

在这里我们只讲解第三种方法,设置stopwords,我们需要先有一个中文停用词表,在网上下载即可,然后将停用词表清洗为集合数据格式。

首先我们读取停用词表的内容,设置为集合数据结构。

  1. stopwords = set()
  2. content = [line.strip() for line in open('hit_stopwords.txt','r').readlines()]
  3. stopwords.update(content)
  4. stopwords

接着,我们就对文本进行分词,制作词云图即可。

  1. from matplotlib import pyplot as plt
  2. from wordcloud import WordCloud
  3. import jieba
  4. text = '我叫罗攀,他叫关羽,我叫罗攀,他叫刘备'
  5. cut_word = " ".join(jieba.cut(text))
  6. stopwords = set()
  7. content = [line.strip() for line in open('hit_stopwords.txt','r').readlines()]
  8. stopwords.update(content)
  9. wc = WordCloud(font_path = r'/System/Library/Fonts/Supplemental/Songti.ttc',
  10.               stopwords = stopwords)
  11. wc.generate(cut_word)
  12. plt.imshow(wc)

最后,如何美化词云图,我们下期再见~

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