本文主要是介绍使用python读取word统计词频并生成词云，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、准备
需要用到python-docx，jieba和wordcloud模块，先install
pip3 install jieba
pip install wordcloud
2、开始代码
（1）导入需要用到的模块
import re
import jieba
import docx
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
（2）读取word文档的文本内容
此模块主要使用到了python-docx，官方文档地址：
注意是import docx 而不是python-docx，我们主要处理获取了表格中的文本信息和正常段落中的文本信息。
#输入参数path为word文档所在路径
def readFile(path):file=docx.Document(path)# 读取每一段的内容article = ' 'for para in file.paragraphs:if para != '/n':article = article + '' + para.text# file.paragraphs只能读取到文档中正常段落中的文本信息，却无法读取到文档中表格里的内容，所以我们还需要继续将表格中的内容也读取出来进行合并# 获取文档中表格信息tables = file.tables # 获取文档中所有表格对象的列表for i in range(len(tables)):table0 = tables[i] # 获取表格对象# 获取一个表格的所有单元格cells = table0._cells# 获取单元格内所有文字信息cells_string = [cell.text.replace('\n', ' ').replace('\r', ' ') for cell in cells]# print(cells_string)for i in range(len(cells_string)):article = article + cells_string[i].strip()return article
（3）使用jieba进行分词
结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式
精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
def wordFrequency(a):# print(article)# print(len(article))# 全模式 cut_all=True# seq_list=jieba.cut(article,cut_all=True)# print(seq_list) #<generator object Tokenizer.cut at 0x0000026EB6F0CD58># print('全模式',list(seq_list))# 精确模式 （默认模式） cut_all =False# seq_list=jieba.cut(article,cut_all=False)# print('精确模式',list(seq_list))# 搜索引擎模式 cut_for_searchseq_list = jieba.cut_for_search(article, )# print('搜索引擎模式',list(seq_list))#通过符号将字符串分割开articleSplit = re.split(" |,|\.|，|。|;|；|、|：|:|：", article)sep_list = " ".join(articleSplit) # 转为字符串# print(sep_list)articleSplit = seq_listd = {}#需要忽略的符号集合fuhao = [',', '.', ' ', ':', '：', '，', '。', '[', ']', ';', '；', '(', ')', '（', '）', '!', '！']#统计词频for key in articleSplit:if key in d.keys():d[key] = d[key] + 1else:if (len(key.strip()) == 0 or key in fuhao):continued[key] = 1wordlist = ''for key in d:# print(key,d[key])wordlist = wordlist + ' ' + key# print(wordlist)#根据词频进行排序sort_words = sorted(d.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)print(sort_words)return wordlist
（4）词云绘制
def wordcloudGenerate(wordlist):wc = WordCloud(background_color='white',max_words=2000,width=800,height=600,relative_scaling=1,max_font_size=80,random_state=40,font_path="simhei.ttf")# 生成词云wc.generate(wordlist)# 在只设置mask的情况下，你将会得到一个拥有图片形状的词云plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 分辨率plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')plt.axis("off")plt.show()
（5）运行程序
#获取文档对象
path = "D:\\Users\\ASUS-BOOK\\Desktop\\蜀道难.docx"
article = readFile(path)
wordlist = wordFrequency(article)
wordcloudGenerate(wordlist)
（6）效果图
这篇关于使用python读取word统计词频并生成词云的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
