案例：三国小说主要人物出场频率统计

首先导入必要的模块：

import jieba

from collections import Counter

from wordcloud import WordCloud

注释：导入模块之前，需要先下载 jieba模块 和 WordCloud模块

pip install jieba

pip install WordCloud

先举个栗子：

import jieba

# 使用 jieba 分词

txt = '我来到北京清华大学'

seg_list = jieba.lcut(txt)

print(seg_list)

这个代码块主要使用了 jieba库 来实现对字符串的分割

输出：

Building prefix dict from the default dictionary ...

Building prefix dict from the default dictionary ...

Loading model from cache C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\jieba.cache

Loading model cost 0.810 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

['我', '来到', '北京', '清华大学']

Process finished with exit code 0

那么，说完了上面的基本操作，现在进入正题。

第一步：导入电子版文档，存储在sanguo.txt中(当然，也可以使用迭代对象来分次导入，好处是节约内存)

with open('sanguo.txt','r', encoding='utf-8') as f:

# 打开文件路径

txt = f.read() # 这里直接导入

第二步：将字符串分割成等量的中文

words = jieba.lcut(txt)

print(words)

# ‘人物名字’：出现次数

输出：

', '汉中', '；', '达', '与', '李严', '曾结', '生死之交', '；', '臣', '回', '成都', '时留', '李', '严守', '永安', '宫', '；', '臣', '已作', '一书', '、', '只', '做', '李严', '亲笔', '令人', '送与', '孟达',, '；', '达', '必然', '推病', '不出', '以慢', '军心', '：', '此', '一路', '又', '不足', '忧', '矣', '。', '又', '知', '曹真', '引兵', '犯', '阳平关', '；', '此地', '险峻', # 这里只是一部分

第三步：一个小说中，按照常理，主角的名字不会是一个字，所以要筛选出大于1的字符串

counts = {} #创建空字典

for word in words: # 遍历字典

if len(word) == 1:

continue

else:

# 往字典里添加元素

#counts['key'] = 888

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

# counts['曹操'] = counts.get('曹操', 0) + 1

print(counts)

输出：

{'正文': 1, '第一回': 1, '桃园': 19, '豪杰': 22, '结义': 14, '黄巾': 40, '英雄': 82, '立功': 22, '滚滚': 5, '长江': 25, '逝水': 1, '浪花': 1, '淘尽': 1, '是非成败': 1, '转头': 2, '青山': 1, '依旧': 11, '几度': 1, '夕阳红': 1, '渔樵': 1, '江渚': 2, '上惯': 1, '秋月春风': 1, } # 这里只是一部分

第四步：删除 无关词。例如：将军", "却说", "丞相", "二人", "不可", "荆州", "不能", "如此", "商议", "如何", "主公", "军士", "军马", "左右", "次日", "引兵", "大喜", "天下","东吴", "于是", "今日", "不敢", "魏兵", "陛下", "都督", "人马", "不知",...等。

在一篇文章中，除一个字符之外的其他多字符若不是人物名字，需要删除

# 定义无关词集合

excludes = {"将军", "却说", "丞相", "二人", "不可", "荆州", "不能", "如此", "商议",

"如何", "主公", "军士", "军马", "左右", "次日", "引兵", "大喜", "天下",

"东吴", "于是", "今日", "不敢", "魏兵", "陛下", "都督", "人马", "不知",

'玄德曰', '孔明曰', '刘备', '关公', '孔明曰', '玄德曰', '先主', '此人',

'上马', '大叫', '后主', '众将', '只见', '一人', '汉中', '太守', '天子',}

for word in excludes:

del counts[word]

第五步：将一些字符串整合在一起，比如‘孔明’和‘孔明曰’，‘玄德’和‘玄德曰’等等

counts['孔明'] = counts.get('孔明') + counts.get('孔明曰')

counts['玄德'] = counts.get('玄德') + counts.get('玄德曰')

counts['玄德'] = counts.get('玄德') + counts.get('刘备')

counts['云长'] = counts.get('关公') + counts.get('云长')

第六步：统计出现频率最高的前10个词

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 使用了隐函数

# print('排序后：', items)

for i in range(10):

character, count = items[i]

print(character, count)

输出：

孔明 1204

玄德 1159

曹操 910

张飞 340

孙权 259

吕布 258

赵云 254

云长 241

司马懿 221

周瑜 216

拓展 : 统计出现频率最高的前10个词--方法2

roles = Counter(counts)

role = roles.most_common(10)

print(role)

输出：

[('孔明', 1204), ('玄德', 1159), ('曹操', 910), ('张飞', 340), ('孙权', 259), ('吕布', 258), ('赵云', 254), ('云长', 241), ('司马懿', 221), ('周瑜', 216)]

第七步：构造词云字符串

li =[]

for i in range(10):

character, count = items[i]

for _ in range(count):

li.append(character)

# print(li)

cloud_txt = " ".join(li)

wc = WordCloud(

background_color='white',

font_path='msyh.ttc',

collocations=False # 是否包含两个词的搭配，默认为Ture

).generate(cloud_txt)

wc.to_file('三国中出现的前十大人物.png')

生成图片如下：

三国中出现的前十大人物.png

完整代码如下：

# 案例：三国小说人物出场词频率统计

import jieba

from collections import Counter

from wordcloud import WordCloud

def parse():

# 定义无关词集合

excludes = {"将军", "却说", "丞相", "二人", "不可", "荆州", "不能", "如此", "商议",

"如何", "主公", "军士", "军马", "左右", "次日", "引兵", "大喜", "天下",

"东吴", "于是", "今日", "不敢", "魏兵", "陛下", "都督", "人马", "不知",

'玄德曰', '孔明曰', '刘备', '关公', '孔明曰', '玄德曰', '先主', '此人',

'上马', '大叫', '后主', '众将', '只见', '一人', '汉中', '太守', '天子',}

"""三国小说人物出场词频率统计"""

with open('sanguo.txt','r', encoding='utf-8') as f:

# 打开文件路径

txt = f.read()

# print(txt)

# 将字符串分割成等量的中文

words = jieba.lcut(txt)

print(words)

# ‘人物名字’：出现次数

counts = {} #创建空字典

for word in words: # 遍历字典

if len(word) == 1:

continue

else:

# 往字典里添加元素

#counts['key'] = 888

counts[word] = counts.get(word, 0) + 1

# counts['曹操'] = counts.get('曹操', 0) + 1

print(counts)

counts['孔明'] = counts.get('孔明') + counts.get('孔明曰')

counts['玄德'] = counts.get('玄德') + counts.get('玄德曰')

counts['玄德'] = counts.get('玄德') + counts.get('刘备')

counts['关公'] = counts.get('关公') + counts.get('云长')

# 删除 无关词

for word in excludes:

del counts[word]

# 统计出现频率最高的前20个词

items = list(counts.items())

items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 使用了隐函数

# print('排序后：', items)

for i in range(10):

character, count = items[i]

print(character, count)

# 统计出现频率最高的前20个词--方法2(拓展)

roles = Counter(counts)

role = roles.most_common(10)

print(role)

# 构造词云字符串

li =[]

for i in range(10):

character, count = items[i]

for _ in range(count):

li.append(character)

# print(li)

cloud_txt = " ".join(li)

wc = WordCloud(

background_color='white',

font_path='msyh.ttc',

collocations=False # 是否包含两个词的搭配，默认为Ture

).generate(cloud_txt)

wc.to_file('三国中出现的前十大人物.png')

parse()

孔明 1204

玄德 1159

曹操 910

张飞 340

孙权 259

吕布 258

赵云 254

云长 241

司马懿 221

周瑜 216

[('孔明', 1204), ('玄德', 1159), ('曹操', 910), ('张飞', 340), ('孙权', 259), ('吕布', 258), ('赵云', 254), ('云长', 241), ('司马懿', 221), ('周瑜', 216)]