python 目录 词云

Python 目录词云是一种可视化技术，将文本的辞汇依照出现的频率，以区别的字体大小和排列方式，构成一幅词语云图，直观地展现文本的主题和内容。Python 作为一种脚本语言，具有丰富的文本处理库和词云生成库，方便用户进行目录词云的创建和展现。

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 获得当前目录下的所有文件名
def get_files(file_path):
return os.listdir(file_path)
# 获得文本内容
def get_text(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf⑻') as f:
text = f.read()
return text
# 生成词云
def generate_word_cloud(text):
word_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
words = ' '.join(word_list)
wc = WordCloud(background_color="white",
width=1000,
height=600,
max_words=200,
max_font_size=80,
random_state=42,
font_path='msyh.ttc')
wc.generate(words)
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
if __name__ == '__main__':
path = './files'  # 文件寄存目录
file_names = get_files(path)
for file_name in file_names:
text = get_text(os.path.join(path, file_name))
generate_word_cloud(text)
plt.show()

以上是一个简单的 Python 脚本，可以从指定目录下获得所有文件的文本内容，并生成相应的词云图。具体步骤以下：

1. 使用 os 库获得指定目录下的所有文件名；
2. 使用 jieba 库对文本进行分词处理；
3. 使用 WordCloud 库生成词云图；
4. 使用 matplotlib 库展现词云图。

通过这类方式，我们可以对目录下的所有文件进行批量处理，并进行文本分析和可视化。同时，Python 还具有丰富的数据处理和绘图库，可以结合实际业务需求，进行更加高级的数据分析和展现。