用python进行中文分词处理 Python生成词云的方法有哪些？
Python生成词云的方法有哪些？
这里简单啊详细介绍再看看吧，有2种方法，一种是原生态的wordcloud包，一种是pyecharts包，下面我简单啊推荐再看看这2种方法是如何草图词云的，实验环境win10python3.6pycharm5.0，主要内容不胜感激：
wordcloud：这个是python专门主要用于绘制图词云的一个包，在用很简单、易学通俗易懂、制图灵活，可以快速绘制出我们不需要的词云，下面我简单介绍帮一下忙这个包的安装和使用：
1.安装wordcloud，这里然后在cmd窗口输入命令“cprofileinstallwordcloud”就行，不胜感激：
2.完全安装成功后，我们就也可以绘制图词云图了，这里以制作《白鹿原》的词云图为例，通常步骤万分感谢：
简单，去下载jieba这个中文分词包，主要用于对中文参与分词（英文的话，不要下载jieba），方面情报营代码统计词频，如下，真接输入输入命令“pipinstalljieba”就行：
安装好最终后，我们就也可以绘制的《白鹿原》的词云图了，要注意代码:，很简单的，先分词，然后把做统计词频，到最后再绘制的词云图并保存，参数filename代表文本文件，bg_image代表背景图片，是可以自行可以设置，这里应该注意，要更改好字体，要不然会会出现中文：
程序运行截图如下，也最终手工绘制出词云图：
pyecharts：这是echarts需要提供给python的一个接口包，专门买应用于数据可视化，绘制的词云仅仅其中的一项，下面我很简单详细介绍再看看这个包是怎么草图词云的，比较多步骤:：
1.安装pyecharts，这个就在cmd窗口中输入命令“virtualenvinstallpyecharts”就行，:：
2.安装好顺利后，我们就是可以绘制的词云了，通常代码万分感谢，很很简单，核心应该是指定你词及词频：
程序运行截图:，已经最终绘制图词云图，但是没有wordcloud制图身形灵活，可以神圣委托背景图片：
到了此时，我们就能完成了用来python来草图词云。总的说来，这2种方法都很很简单，如果你有一定的python基础，熟得不能再熟下咨询代码和示例，很快就能手中掌握的，这里你也也可以做的更古怪有一些，过滤杂质掉stopwords重新启动词，网上也有具体教程和资料，感兴趣的可以搜再看看，希望以上分享的内容能对你有了帮助吧，也欢迎大家私信、留个言。
文本挖掘和自然语言处理的目的？
自然语言处理和文本挖掘库通常主要是用于以自然语言文本为对象的数据处理和建模。
类型：第三方库
描述：NLTK是一个Python自然语言处理工具，它作用于对自然语言参与分类、解三角形和语义理解技术。目前巳经有超过50种语料库和词汇资源。
类型：第三方库
描述：Pattern是一个网络数据挖掘Python工具包，提供给了主要是用于网络疯狂挖掘（如网络服务、网络爬虫等）、自然语言处理（如词性标出、情感分析等）、机器学习（如向量空间模型、分类模型等）、图形化的网络分析模型。
类型：第三方库
描述：Gensim是一个专业的主题模型（发掘文字中含着主题的一种统计建模方法）Python工具包，为了提供可扩展统计语义、分析纯文本语义结构在内检索系统语义上几乎一样的文档。
4.结巴分词
类型：第三方库
描述：结巴分词是国内流行的Python文本处理工具包，分词模式可分三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，接受繁体分词、自定义设置词典等，是非常好的Python中文分词解决方案，可以利用分词、词典管理、关键字灌注、词性标示等。
类型：第三方库
描述：SnowNLP是一个Python写的类库，可以比较方便的处理中文文本内容。该库是受到了TextBlob的启发而是对中文全面处理写的类库，和TextBlob完全不同的是这里就没用NLTK，所有的算法全是自己实现方法的，因此那个软件了一些训练好的字典。
类型：第三方库
描述：Smallseg是一个开源的、设计和实现DFA的轻量级的中文分词工具包。可选项卡词典、快速切割后返回登录词列表和未登入词列表、有肯定会的新词识别能力。
7.spaCy
类型：第三方库
具体解释：spaCy是一个Python自然语言处理工具包，它特点Python和Cython使得自然语言处理能力提升到了工业强度。
8.TextBlob
类型：第三方库
描述：TextBlob是两个去处理文本数据的Python库，可单独做词性标注、情感分析、文本翻译、名词短语注入、文本分类等。
类型：第三方库
描述：PyNLPI是另一个比较适合各种自然语言处理任务的整数集库，可作用于中文文本分词、关键字分析等，特别重要的是其支持中英文映射，支持UTF-8和GBK编码的字符串等。
类型：第三方库
具体解释：中文近义词工具包，可主要是用于自然语言理解的很多任务：文本角点，推荐算法，相似度计算出，语义偏移，关键字提取，概念提取，自动摘要，搜索引擎等。
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