python 词云 wordcloud使用paddle模式 庆余年人物分析--不是特别准，可以看着玩一玩_python分析庆余年主要人物的社交关系图

看完之后你也可以生成自己的词云

提供一个过滤人名的英中词性分析对应，更多的可以去我的码云上看看
https://gitee.com/billion_lines_of_code/learn-wordcloud

# 只过滤人名
En2Cn_name = {

    'nr': '名词-人名',
    'nr1': '名词-汉语姓氏',
    'nr2': '名词-汉语名字',
    'nrf': '名词-音译人名',
    'nrfg': '名词-人名',
}
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代码中字符串的位置，大部分是可以替换的，你想要的自己改改偶

# 时间包，为了计算程序耗时
import datetime
# 规则执行 便于正则使用
import re
# 中文分析库
import jieba
# 获取词性
import jieba.posseg
# 多进程包
import multiprocessing
# 词云库
import wordcloud
# 集合包
import collections
# 绘图
import numpy
# 图片处理
from PIL import Image
# 图片处理，字体
import matplotlib.pylab as plt
# 本地的文件，词性模版
import baseresource.EnToCN as EnToCN


def jieba_doing(text_str, dic):
    # 动态调整词典
    jieba.suggest_freq('', True)
    # 可以添加用户的词典
    if dic:
        jieba.load_userdict('')
    # 文本分词 精确分词+HMM
    return jieba.cut(text_str, cut_all=False, HMM=True)


def jieba_doing_paddle(text_str, dic):
    # 动态调整词典
    jieba.suggest_freq('', True)
    # 可以添加用户的词典
    if dic:
        jieba.load_userdict('')
    # 文本分词 精确分词+HMM
    return jieba.cut(text_str, cut_all=False, HMM=True, use_paddle=True)


def main_process():
    # 词云分析文件
    # 分析文档
    analysis_text = '/Users/mac/Downloads/庆余年.txt'
    number = 100
    output_file = '词频.txt'
    text_str = read_text_file(analysis_text)
    # 文本处理
    # 正则表达式过滤
    # 过滤中文符号
    pattern = re.compile(u'[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]')
    text_str = remove_no_need_words(pattern, text_str)
    # jieba库做的一些事情
    # word_list_analysis = jieba_doing(text_str, '')
    word_list_analysis = jieba_doing_paddle(text_str, '')
    word_list_analysis = list(word_list_analysis)
    # 使用多进程处理，加快处理速度
    object_list = multi_process(word_list_analysis, 4)
    # 词频统计
    word_count = collections.Counter(object_list)

    word_count_top = word_count.most_common(number)
    print('词语\t词频\t词性\n')
    # 只写名词
    file_write(output_file, word_count_top, number, EnToCN.En2Cn_name)
    word_count_top = dict(word_count_top)
    print('\n 开始制作词云')
    mask = numpy.array(Image.open('../photomodel/chinamap.jpeg'))
    do_wordCloud(word_count_top, mask, 5000)


# 制作词云
def do_wordCloud(word_count_top, mask, dpi):
    wc = wordcloud.WordCloud(background_color='white',
                             font_path='../fontmodel/mashanzhengmaobikaishu.ttf', mask=mask,
                             max_font_size=150)

    wc.generate_from_frequencies(word_count_top)
    # print(word_count_top)
    plt.figure('词云')
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')
    # png = '%s.png' % name
    plt.savefig('庆余年人物.png', dpi=dpi)
    plt.show()
    print('制作完成')

    pass


# 输出文词频分析文件，需要文件，高频词数组，需要词的个数，词性分析的模版数组
def file_write(output_file, word_count_top, number, EnToCNlist):
    # 输出文件
    file_out = open(output_file, 'w', encoding='utf-8')
    file_out.write('词语\t词频\t词性\n')
    file_out.write('--------\n')
    count = 0
    for TopWord, Frequency in word_count_top:  # 获取词语和词频

        for POS in jieba.posseg.cut(TopWord):  # 获取词性
            if count == number:
                break
            if POS.flag in list(EnToCNlist.keys()):
                print(TopWord + '\t', str(Frequency) + '\t',
                      list(EnToCNlist.values())[list(EnToCNlist.keys()).index(POS.flag)])  # 逐行输出数据
                file_out.write(TopWord + '\t' + str(Frequency) + '\t' + list(EnToCNlist.values())[
                    list(EnToCNlist.keys()).index(POS.flag)] + '\n')  # 逐行写入str格式数据
                count += 1
    file_out.close()  # 关闭文件


# 去掉文本的不需要的内容
def remove_no_need_words(pattern, text_str):
    # 去掉符合的符号
    text_str = re.sub(pattern, '', text_str)
    return text_str


# 输入要分析的文档
def read_text_file(analysis_text):
    # 读取文件
    file = open(analysis_text, 'r', encoding='utf-8')
    text_str = file.read()
    file.close()
    return text_str


# 词性过滤方法,词性模版
def filter_method(word_list_analysis):
    object_list = []
    for word in word_list_analysis:
        if len(word) < 2:
            continue
        for speech in jieba.posseg.cut(word):
            if speech.flag in list(EnToCN.En2Cn_name.keys()):
                object_list.append(word)
    return object_list


# 多进程处理，加快速度
def multi_process(word_list_analysis, num):
    object_list = []
    pool = multiprocessing.Pool(num)
    # 将数组拆分为多块
    parts = [word_list_analysis[i:i + num] for i in range(0, len(word_list_analysis), num)]
    results = pool.map(filter_method, parts)
    for result in results:
        object_list.extend(result)
    pool.close()
    return object_list


if __name__ == '__main__':
    start = datetime.datetime.now()
    main_process()
    end = datetime.datetime.now()
    print(end - start)

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paddlepaddle-tiny error 安装不成功使用下面的命令

 python3 -m pip install paddlepaddle-tiny -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

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