用Python做中文分词和绘制词云图

本文实例讲述了Python中文分词实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 在Python这pymmseg-cpp 还是十分方便的! 环境 ubuntu10.04 , python2.65 步骤:

主要介绍了python实现中文分词FMM算法,实例分析了Python基于FMM算法进行中文分词的实现方法,涉及Python针对文件、字符串及正则匹配操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下

"哑哈"中文分词，更快或更准确，由你来定义。通过简单定制，让分词模块更适用于你的需求。"Yaha"YoucancustomyourChineseWordSegmentationefficientlyb

分词工具的选择，jieba的三种模式、FunNLP、HanNLP分词工具的使用，解释了分词的流程

# -*- coding:utf-8 -*-import jieba# 定义需要分词的文本text = "结过婚的和尚未结过婚的人员在离婚后发生新婚的比例分别为30%和50%"# 使用精确

PPT绘制玻璃质感云图标。步骤:1、使用椭圆工具画几个圆,黄色的圆底端对齐。2、画绿色的形状,确保底部节点与左右两圆的底部中心重叠(即将完成完整的云形状)。3、格式-合并形状-联合,制作出云的形状。4

介绍三种绘制云图或等高线图的算法。点距离反比插值、双线性插值和面距离反比+双线性插值。

本代码由Python编写,主要实现统计文本文档中的高频词汇并进行词云图展示。该案例以《三国演艺》为例,主要展示出现频率极高的人物名称,对无关词汇进行简要筛选。

(在lua中通过loadfile, setfenv实现) python当然也可以: cat config.py bar = 10 foo=100 cat python_as_config.py: ns

英文版的，本文介绍如何利用Python去做文本挖掘，英语不错的可以下载来看，PDF格式。