R语言中文分词+词云实例
Python词云的正确实现方法实例
Python词云的正确实现⽅法实例⼀、相关模块jieba：中⽂分词wordcloud ：Python词云库imageio：读取图形数据安装：pip install jiebapip install wordcloudpip install imageio⼆、wordcloud四⼤类类功能WordCloud([font_path, width, height, …])⽣成和绘制词云对象ImageColorGenerator(image[, default_color])基于图⽚的⾊彩random_color_func([word, font_size, …])随机⽣成颜⾊get_single_color_func(color)创建⼀个颜⾊函数,它返回⼀个⾊调和饱和度三、wordcloud类1、WordCloud类class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2,ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9, mask=None,scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4,stopwords=None, random_state=None, background_color='black',max_font_size=None, font_step=1, mode='RGB', relative_scaling='auto',regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True,contour_width=0, contour_color='black', repeat=False, include_numbers=False,min_word_length=0, collocation_threshold=30)2、WordCloud参数详解参数详解font_path词云图的字体路径（OTF或TTF格式）width画布的宽度、默认为400，如果mask不为空时，设置为mask获取图⽚的⼤⼩height画布的⾼度，默认为200，如果mask不为空时，设置为mask获取图⽚的⼤⼩prefer_horizontal默认值0.9；当值<1时，遇到不合适的地⽅时，算法将词体⾃动旋转mask默认为None；如果不为空，指定了画布的图形，则width和height值不⽣效，使⽤提供的图形的⼤⼩contour_width如果mask不为空，并且contour_width>0，将描绘出mask获取图⽚的轮廓，值越⼤，轮廓的线越粗contour_color使⽤Mask时，描绘图⽚轮廓的颜⾊scale图⽚⽣成后放⼤缩⼩时的分辨率min_font_size词云图显⽰的最⼩字体，默认为4max_font_size词云图显⽰的最⼤字体max_words词云显⽰的最⼤词数font_step字体步长stopwords不显⽰的词，如果没有设置，则使⽤默认的内置的STOPWORdS列表；如果使⽤generate_from_frequencies参数，则忽略background_color背景颜⾊mode默认为"RGB"，当mode="RGBA"并且background_color为None时，将会显⽰透明背景relative_scaling字体⼤⼩与词频的关系，默认值为autocolor_func默认为None，color_func=lambda *args, **kwargs:(255,0,0)词云的字体颜⾊将这设置为红⾊regexp使⽤正则切分，默认为r"\w[\w']+"，如果使⽤generate_from_frequencies则此参数不⽣效参数详解collocations是否包含两个词的搭配，默认为True，如果使⽤generate_from_frequencies则此参数不⽣效colormap设置颜⾊的参数，默认为"viridis"，如果使⽤color_func参数，则此参数不⽣效normalize_plurals是否删除尾随的词，⽐如's，如果使⽤generate_from_frequencies参数，则此参数不⽣效repeat是否重复词组直到设置的最⼤的词组数include_numbers是否包含数字，默认我Falsemin_word_length最⼩数量的词，默认为0collocation_threshold默认为30，整体搭配的评分等级3、WordCloud类⽅法详解⽅法功能fit_words()根据词频⽣成词云generate_from_frequencies（)根据词频⽣成词云generate()根据⽂本⽣成词云generate_from_text()根据⽂本⽣成词云process_text()将长⽂本分词，并去除屏蔽词recolor()对输出颜⾊重新着⾊to_array()转换为numpy数组to_file()保存为图⽚⽂件to_svg()保存为SVG（可缩放⽮量图形）四、实例1、简单图案代码：import wordcloud# 词云使⽤的⽂字text = "lemon"# 使⽤wordcloud.WordCloud类，并传⼊相关的参数wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True)wc.generate(text)# 保存图⽚wc.to_file('test1.png')2、⾃定义图⽚代码：import wordcloud# 导⼊imageio库中的imread函数，并⽤这个函数读取本地图⽚，作为词云形状图⽚import imageiomk = imageio.imread("333.jpg")# 词云使⽤的⽂字text = "lemon"# 使⽤wordcloud.WordCloud类，并传⼊相关的参数wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True,mask=mk)wc.generate(text)# 保存图⽚wc.to_file('test1.png')3、从⽂本读取代码：import wordcloudimport jieba# 导⼊imageio库中的imread函数，并⽤这个函数读取本地图⽚，作为词云形状图⽚import imageiomk = imageio.imread("chen.jpg")# 使⽤wordcloud.WordCloud类，并传⼊相关的参数wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white",prefer_horizontal=0.5,repeat=True,mask=mk,font_path='/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc',contour_width=2,contour_color='pink',collocation_threshold=100,)# 对来⾃外部⽂件的⽂本进⾏中⽂分词，得到stringf = open('gong.txt', encoding='utf-8')txt = f.read()txtlist = jieba.lcut(txt)string = " ".join(txtlist)# 将string变量传⼊w的generate()⽅法，给词云输⼊⽂字wc.generate(string)# 保存图⽚wc.to_file('test.png')总结到此这篇关于Python词云的正确实现⽅法的⽂章就介绍到这了,更多相关Python词云实现内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
数据分析-基于R语言课件第十八章 文本挖掘
R语言商业数据分析
9.2英文词频与词云图
步骤一：取得文档 安装及加载分析所需的R包并从计算机C根目录读取18S.txt，程序如下：
data(stop_words)#载入停用词 text_df <- text_df %>% unnest_tokens(word, text) text_df <- text_df %>% anti_join(stop_words)#去掉停用词 text_df %>% count(word, sort = TRUE)#排序最常用分词
运行结果如下：
Joining, by = "word" > text_df # A tibble：16 x 2
line word <int> <chr> 1 1 april 2 1 hath 3 1 spirit 4 1 youth 5 2 optimist 6 2 human 7 2 personification 8 2 spring 9 3 spring 10 3 feel 11 3 whistling 12 3 shoe 13 3 slush 14 4 spring 15 4 life's 16 4 alive
R语言商业数据分析
9.1 R语言文本挖掘简介
步骤一：取得文档 这四首和春天相关的英文诗句是我们取得的文本档，接下来我们尝试一 下进行简单的词频分析。透过R语言进行词频分析，必须先下载以及加载 以下安装包，程序如下：
install.packages("dplyr") install.packages("tidytext") library(dplyr) library(tidytext)
r语言编程例子
r语言编程例子R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它提供了强大的数据处理和可视化能力。
下面是一些以R语言编程为题的例子，旨在描述如何使用R语言解决各种实际问题。
1. 数据清洗和处理在数据分析过程中，数据清洗和处理是非常重要的一步。
通过使用R语言的各种数据处理函数和包，可以对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作。
例如，可以使用dplyr包中的filter()函数来筛选出符合特定条件的数据，使用tidyr包中的gather()函数将宽表转换为长表等。
2. 数据可视化R语言提供了丰富的数据可视化函数和包，可以帮助我们将数据转化为图表、图形等形式，更直观地展示和传达数据的含义。
例如，可以使用ggplot2包来创建各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图等，以及使用ggmap包来绘制地理信息图。
3. 统计分析R语言是一种广泛应用于统计建模和数据分析的语言。
通过使用R 语言的统计分析函数和包，可以进行各种统计分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
例如，可以使用lm()函数进行线性回归分析，使用t.test()函数进行单样本或双样本t检验等。
4. 机器学习R语言也是一种常用于机器学习的语言，提供了许多机器学习算法的实现。
通过使用R语言的机器学习包，可以进行分类、聚类、预测等任务。
例如，可以使用caret包来进行特征选择、模型训练和评估等。
5. 文本挖掘R语言也可以用于文本挖掘和自然语言处理。
通过使用R语言的文本挖掘包，可以对文本数据进行分词、情感分析、主题建模等操作。
例如，可以使用tm包进行文本预处理，使用topicmodels包进行主题建模等。
6. 时间序列分析R语言提供了丰富的时间序列分析函数和包，可以用于分析和预测时间序列数据。
例如，可以使用forecast包进行时间序列预测，使用tseries包进行时间序列模型诊断等。
7. 数据交互和数据库操作R语言支持与各种数据库进行交互和操作。
R语言可以这么玩可视化中文分词和词频统计！
R语言可以这么玩可视化中文分词和词频统计！R语言可以这么玩 |可视化中文分词和词频统计！2017-04-25易统计小蟹君生信人生信人微信号功能介绍共同学习生物信息学知识，共同探究生物奥秘。
在之前，小蟹君给大家介绍了R语言来玩扫雷和五子棋。
小蟹君今天又要给大家介绍R的新玩法。
中文分词！中文分词指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。
我们用R语言实现中文文档的分词，统计各个词语的频数，以及最后用图片的形式呈现出来。
首先需要在R中安装rjava(该包要求电脑上已经安装java并配置好java环境)、RWordseg和wordcloud2包，前两个包用于分词，后一个包用于生成词云图。
我们选取的文档为俄罗斯作家索尔仁尼琴的小说作品《癌症楼》，从网上下载了txt格式的文档。
因为这本小说内容涉及到一些医学专业词汇，故我们需要首先从本地导入医学专用词库。
词库可以在网上预先下载下来。
#导入本地词库installDict('..\\医学词汇大全【官方推荐】.scel','yixue')installDict('..\\肿瘤形态学编码词库1.scel','zhongliu')小说的中文分词还需注意小说中的人物名很可能无法被机器识别出来，故我们需要手动向词典中添加这些人名词，使用到了insertWords()函数：#向词典中添加人名insertWords(c('科斯托格洛托夫','帕维尔','尼古拉耶维奇','鲁诺夫','伊丽莎白','阿纳托利耶夫娜','舒卢宾','艾哈迈占','费得拉乌','董佐娃','瓦季姆','普罗什卡'),save=TRUE)随后，我们可以对文档进行一些预处理，以提高分词的准确率。
R语言实现科技论文的文本词云分析
R语言实现科技论文的文本词云分析介绍本文档将向您介绍如何使用R语言实现科技论文的文本词云分析。
文本词云是一种可视化工具，能够帮助我们了解文本中最常出现的词语，并通过词语的大小和颜色来表示它们在文本中的重要性。
通过分析科技论文的文本词云，我们可以发现其中的关键主题和研究重点。
步骤步骤一：安装所需的R包在使用R语言进行文本词云分析之前，我们需要安装以下几个R包：install.packages("tm") # 文本挖掘包install.packages("wordcloud") # 词云包install.packages("RColorBrewer") # 颜色包（可选）步骤二：导入并预处理文本数据在导入文本数据之前，确保将需要分析的科技论文保存为一个纯文本文件（.txt格式）。
然后，我们可以按照以下步骤导入文本数据：library(tm)设置文件路径file_path <- "path/to/your/text/file.txt"读取文本文件text <- VCorpus(DirSource(dirname(file_path)), readerControl = list(language = "en"))预处理文本数据text <- tm_map(text, content_transformer(tolower)) # 转换为小写text <- tm_map(text, removeNumbers) # 删除数字text <- tm_map(text, removePunctuation) # 删除标点符号text <- tm_map(text, removeWords, stopwords("en")) # 删除常用词语text <- tm_map(text, stripWhitespace) # 删除空白字符步骤三：生成文本词云一旦我们导入并预处理了文本数据，我们可以使用以下步骤生成科技论文的文本词云：library(wordcloud)将文本转换为词频矩阵dtm <- DocumentTermMatrix(text)将词频矩阵转换为词频列表word_freq <- colSums(as.matrix(dtm))创建词云图wordcloud(names(word_freq), word_freq, random.order = FALSE)步骤四：优化词云图（可选）如果您需要对生成的词云图进行优化，您可以使用以下步骤：library(RColorBrewer)定义颜色向量colors <- brewer.pal(8, "Dark2")创建优化后的词云图wordcloud(names(word_freq), word_freq, random.order = FALSE, colors = colors)总结通过本文档，我们学习了如何使用R语言实现科技论文的文本词云分析。
R语言进行中文分词和聚类
R语言进行中文分词和聚类目标：对大约6w条微博进行分类环境：R语言由于时间较紧，且人手不够，不能采用分类方法，主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法，聚类最简单的方法无外乎：K-means与层次聚类。
尝试过使用K-means方法，但结果并不好，所以最终采用的是层次聚类，也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙分词（Rwordseg包）：分词采用的是Rwordseg包，具体安装和一些细节请参考作者首页。
请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档，真是有很大帮助。
•安装：P.S.由于我是64位机，但是配置的rj包只能在32bit的R上使用，而且Rwordseg包貌似不支持最新版本的R（3.01），所以请在32bit的R.exe（2.15）中运行如下语句安装0.0-4版本：install.packages("Rwordseg", repos = "")貌似直接在Rstudio中运行会安装失败，而且直接在Rstudio中点击install安装，安装的是0.0-5版本，我就一直失败……•使用：1.分词时尽量关闭人名识别segmentCN(doc,recognition=F)否则会将“中秋国庆”，分为“中”“秋国庆“2.可以使用insertWords()函数添加临时的词汇3.对文档向量进行分词时，强烈建议用for循环对每一个元素执行segmentCN，而不要对整个向量执行因为我蛋疼的发现对整个向量执行时，还是会出现识别人名的现象……4.运行完后请detach()包，removeWords()函数与tm包中的同名函数冲突。
微博分词的一些建议：1.微博内容中经常含有url，分词后会将url拆散当做英文单词处理，所以我们需要用正则表达式，将url去掉：gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",doc)2.微博中含有#标签#，可以尽量保证标签的分词准确，可以先提取标签，然后用insertWords()人工添加一部分词汇：3.library("stringr")4.tag=str_extract(doc,"^#.+?#") #以“#”开头，“."表示任意字符，"+"表示前面的字符至少出现一次，"?"表示不采用贪婪匹配—即之后遇到第一个#就结束5.tag=na.omit(tag) #去除NAtag=unique(tag) #去重文本挖掘（tm包）：•语料库：分词之后生成一个列表变量，用列表变量构建语料库。
R语言丨diRblo：中文文本分析方便工具包chinese.misc简介（附文本样例）
R语言丨diRblo：中文文本分析方便工具包chinese.misc简介（附文本样例）展开全文现在NLP技术那么发达了，各种工具那么NB了，可是用R做文本分析的人居然还得为如何读文件不乱码、如何分词、如何统计词频这样的事犯难，也是醉了。
如果老停留在这个水平上，那各位亲你们离自己整天挂在嘴边儿的大数据机器学习之类的基本上就无缘了。
所以希望大家能把更多精力放到算法上，而不是用在一些琐碎、浪费时间又极其恼人的事情上。
其实像文本清理这种活儿，基本上就应该是用鼠标点吧点吧就能自动完成的，若要还费半天劲的话纯属扯淡。
所以，chinese.misc这个R包就要来完成这个任务。
chinese.misc（目前为0.1.3版本）的功能极其简单，主要用于对中文文本进行数据清理工作，此外还包含另外一些实用的处理和分析功能。
在生成文档-词语矩阵的功能上，可以代替对中文不是太支持的tm包，特别是在减少乱码方面。
如果你现在还忙于看如何分词、如何删去停用词、如何计算词频之类的工作，那么这些都用不着看了，让我们把工作变得更无脑些！这个包的中文手册见https:///githubwwwjjj/chinese.misc。
不过，英文pdf 比中文说明详细多了。
chinese.misc的核心函数是corp_or_dtm，可直接从文件夹名/文件名/文本向量中生成文档-词语矩阵，并且自动或按使用者要求进行一些文本清理工作。
此外，软件包中dir_or_file、scancn、make_stoplist、slim_text 等函数都是在中文文本分析中比较实用的函数，可以帮助使用者减少很多麻烦。
在这里，我只展示一下这个包的少数功能，其它功能还请大家去看中文手册。
文本样例请到/s/1nuXLBg1下载，里边是30篇中纪委巡视报告。
如果你解压后文件数不对或是乱码，那几乎只可能是因为你正在使用MAC。
请尽量在WINDOWS上搞。
我们假设你解压后的文件路径是'f:/sample'。
R语言实现科技论文的文本词云分析
R语言实现科技论文的文本词云分析在R语言中，可以使用`wordcloud`包来实现科技论文的文本词云分析。
下面是一个基本的实现过程：1. 安装 `wordcloud` 包：使用以下命令安装 `wordcloud` 包。
```Rinstall.packages("wordcloud")```2. 导入 `wordcloud` 包：使用以下命令导入 `wordcloud` 包。
```Rlibrary(wordcloud)```3. 读取科技论文文本数据：使用 `readLines` 函数读取科技论文文本文件，例如：```Rtext <- readLines("science_paper.txt", warn = FALSE)```4. 创建词云图：使用 `wordcloud` 函数创建词云图，可以指定一些参数来调整显示效果。
例如：```Rwordcloud(text, scale=c(4, 0.5), max.words=100,random.order=FALSE, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))```在上面的示例中，`text` 是文本数据，`scale` 参数可以调整词云图的大小，`max.words` 参数指定最多显示的词的数量，`random.order` 参数可以让词在词云图中的位置随机排列，`colors` 参数指定词云图的颜色。
5.运行代码：在R环境中运行上述代码，即可生成科技论文的文本词云分析图。
注意：在运行代码之前，需要将上述示例中的 `science_paper.txt` 替换为实际的科技论文文本文件的路径。
词云可视化——中文分词与词云制作-沈浩老师的博客-搜狐博客
词云可视化——中文分词与词云制作标签： 文本挖掘、词云、可视化、分词 20130404 11:27近日在微博上大家都在问《个性化词云》制作方法。
下面简单介绍实现步骤和思路：随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！注：俺的中文不好，甚至想过把中文google translate成中文进行研究，英文的文本挖掘技术基本了解！哈哈从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—PMML模型与云端部署—API插件和接口程序——网络cytoscape可视化分析—Gephi动态可视化分析—Xcelsius仪表盘与Tableau可视化分析—RoambiAPP移动应用等；在学习的过程中，我们成立了数艺智库和中国传媒大学数据可视化兴趣小组，每周活动一次。
同学们都是80、90后的年轻人更有创新意识，学习也快，特别是小技巧和工具的掌握。
我特别强调工具的应用，因为同学们都是文科背景，coding的能力不是我们的强项，学会和掌握最好最适合的现成软件工具是我的指导思想。
数据可视化兴趣小组的参与同学热情很高，特别是高年级同学传帮带，象谈和、德凯、若晨等同学成为小组的主要指导教师。
这个工具也是同学们先找到了，在谈和同学讲解的过程中，我提出了创意要求。
特别是在数据可视化领域，根据兴趣不同学习了：PS、AI、PREZI、PPT、Xcelsius、Excel、D3js、Processing、Tableau、Romabi等，词云的制作也是大家感兴趣的。
词云_数据科学：R语言实战_[共2页]
204数据科学：R语言实战
qplot图表看起来比barplot展示的信息更清晰，自动将默认背景、颜色、网格和比例尺投入应用。
8.3.4 词云
R程序的一个共同特征是生成词云。
由于R能够承载大量数据，且极易操作数据，因此用同样方式生成词云的想法也可以实施。
可以通过R用多种格式访问数据。
最初对访问主页很感兴趣，但无法找到功能包来将所有HTML及其他网页编码从结果中移除。
不想在DIV标签频率最高时生成词云。
因此，进入当前页面，并将文本复制到名称为finance.yahoo.txt 的文件中。
下列步骤会基于文本生成词云。
处理R中的文本时，基本构件是语料库。
语料库仅是文本合集。
在此示例中，R中的语料库只是网页中几行文本的合集。
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R语言中文分词+词云实例程序
一、程序源码
#调入分词的库
library("rJava")
library("Rwordseg")
#调入绘制词云的库
library("RColorBrewer")
library("wordcloud")
#读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本)
myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE)
#预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词
myfile.res <- myfile[myfile!=" "]
#装载分词词典（如果需要的话，我这里没有装载，下面有说明）
#分词，并将分词结果转换为向量
myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN))
#剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句
myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words)
myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words)
myfile.words <- gsub("","",myfile.words)
#去掉停用词
data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character")
stopwords_CN=c(NULL)
for(i in 1:dim(data_stw)[1]){
stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1])
}
for(j in 1:length(stopwords_CN)){
myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j])
}
#过滤掉1个字的词
myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1)
#统计词频
myfile.freq <- table(unlist(myfile.words))
myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq))
#myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq);
#按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数
#特别提示：此处注意myfile.freq$Freq大小写
myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10)
#绘制词云
#设置一个颜色系：
mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")
#设置字体
windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑"))
#画图
wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALS E,
random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")
二、执行结果。