【python】python水浒传小说文本分析词云可视化（源码+文本+报告）【独一无二】

本文主要是介绍【python】python水浒传小说文本分析词云可视化（源码+文本+报告）【独一无二】，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！

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一、设计目的
二、详细设计

一、设计目的

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本代码旨在利用Python编程语言，结合第三方库（如jieba、wordcloud等）对《水浒传》文本进行分词、词频统计和词云生成，以便深入分析该文学作品中的人物角色及其关系。以下是代码的设计思路及实现步骤：

导入所需库和模块
首先，我们导入需要使用的Python库和模块，包括jieba用于中文分词、Counter用于词频统计、WordCloud用于生成词云图、matplotlib.pyplot用于图形展示，以及PIL和numpy用于图像处理和数据处理。
```
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
```
读取文本文件
通过Python的文件操作，我们读取《水浒传》的文本文件，并将其内容存储在一个字符串变量中，以便后续的分词和文本处理操作。
```
with open('水浒传.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:text = file.read()
```

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使用jieba进行分词
利用jieba库对文本进行中文分词处理，将文本分割成一个个词语，形成一个词语列表，以便后续的词频统计和词云生成。
统计词频
利用Python的Counter模块，对分词后的词语列表进行词频统计，得到每个词语出现的次数，从而了解《水浒传》中各个词语的重要程度。
```
word_counts = Counter(seg_list)
```
生成词云
利用WordCloud库生成词云图，根据词频统计结果，将词语以不同大小、颜色等形式展现在词云图中，直观地展示出《水浒传》中人物形象的特点和故事主题。
```
wordcloud = WordCloud().generate_from_frequencies(word_counts)
```
图片处理
如果需要将词云图生成特定形状的词云，我们还可以利用PIL库读取图片文件，并转换为Numpy数组，以便在词云生成时指定形状。
```
img = Image.open("xxx.png")  
img_array = np.array(img)
```