python提取一个txt文档中热词并绘制词云图

### 使用Python从TXT文件中提取热词并生成词云图 为了实现这一目标,可以按照如下方法编写代码: #### 导入必要的库 首先需要导入一些必要的库来完成任务。`jieba`用于中文分词;`collections.Counter`用来统计词语频率;`matplotlib.pyplot`和`wordcloud.WordCloud`分别用于绘图和生成词云。 ```python import jieba from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud ``` #### 加载文本数据 接着定义一个函数加载txt文件的内容,并将其转换成字符串形式以便后续处理。 ```python def load_text(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: text = file.read() return text ``` #### 提取关键词 通过自定义的`extract_keywords()`函数利用结巴分词工具对输入的文字进行分割,去除停用词之后返回前N个最常见的单词列表及其对应的频次。 ```python def extract_keywords(text, top_n=100): words = jieba.lcut(text) # 去除单字及无意义字符 filtered_words = [w for w in words if len(w.strip()) >= 2] counter = Counter(filtered_words) most_common_words = dict(counter.most_common(top_n)) return most_common_words ``` #### 绘制词云图像 最后一步是构建词云对象并将之前得到的关键短语传递给它作为参数,在此过程中还可以指定诸如背景颜色、最大字号等样式属性。完成后调用`.generate_from_frequencies()`方法传入词频映射表即可绘制出最终的效果图。 ```python def plot_word_cloud(word_freq_dict): wc = WordCloud( background_color="white", max_font_size=100, width=800, height=400 ).generate_from_frequencies(word_freq_dict) plt.figure(figsize=(15, 8)) plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis('off') plt.show() if __name__ == "__main__": txt_content = load_text('./example.txt') # 替换为实际路径 keywords_with_frequency = extract_keywords(txt_content, top_n=100) plot_word_cloud(keywords_with_frequency) ``` 上述过程展示了如何使用Python从TXT文件中抽取热门词汇并制作相应的词云图形[^1]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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热词图很酷炫,也非常适合热点事件,抓住重点,以图文结合的方式表现出来,很有冲击力。下面这段代码是制作热词图的,用到了以下技术: jieba,把文本分词 wordcloud,制作热图 chardet,辨别文件的编码格式,其中中文统一为GB18030,更加的兼容 imageio,提取图片的形状 其他:自动识别文件编码,自动识别txt文件,图片文件名与txt文件一致,使用的是四大名著的文本(自行百度),部分中国地图 上代码: import os import jieba import wordcloud import chardet import imageio directory = "D:\\

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文章目录1.何为词云图?2.前期准备2.1.开发环境2.2.需要用到的Python库3.代码解析3.1.导入Python库3.2.以只读模式打开.txt3.3.预处理文本和背景图片3.4.设置词云图参数3.5.展示词云图并保存3.6.运行结果及优化4.完整代码4.1.展示4.2.下载 本文采用Python编程,实现对文本文档(中、英文)做词频统计以及词云图展示。 1.何为词云图? 词云图是文本数据的视觉展示,可以快速从大量文本信息中找出关键词。一般来说字体越大就代表出现的频率越高。 E.G. 下图是《三国演义》中的高频词,部分词汇通过筛选不在图中展示。本文主要展示《三国演义中》出现频率较高的人

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有的时候我们把数据整理收集整理到excel中,那么要把excel中的某列文本数据制作词云图怎么做呢? 从最简单的说起。 最简单的词云图就是这种,英文的,不读取文件,不指定背景形状图片,不指定字体。 #复制文本用字符串表示 mytext = With his wife's encouragement, Minister Hacker decides he should focus on accomplishing 1 or 2 significant achievements while in office. He decides the time has come to promote mo

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文章目录引言使用效果代码呈现延伸阅读后记 引言 词云的作用已不必多说,也有许多不同版本生成词云的方法,但有时候调整图片细节能把人给调得脚趾头不自觉的瞉起。所以为何不直接将其封装进一个函数中,将各种绘制参数都事先准备好,尽可能一了百了呢?说干就干,看看下面的效果图就知道了。PS:Jupyter notebook 实现 使用效果 使用前的注意事项:被读取的文本文件和希望自定义的图片轮廓需要与你的 py 文件放在同一个文件夹。 另外,图片还得经过特殊处理一下,可以请身边ps老鸟帮忙或自己稍微学一下又或者借助图片处理软件 背景雪白 如果希望是人物轮廓型,既能够看得出镂空的边的,还得更细致的处理一下

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需要使用python的第三方类库jieba、matplotlib、wordcloud,如果没有请用pip安装。 代码实现 import jieba import matplotlib.pyplot as plt #相当于c的宏定义 from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS text="" f=open(r"File\word_cloud.txt","r") li=f.readlines() #以"\n"为分隔符返回一个列表 for line in li: line=line.strip("\n") #去除"\n" #jie

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Rust系统编程与WebAssembly开发:LLVM IR教程及实战资源

LLVM IR(Intermediate Representation,中间表示)是LLVM编译器基础设施的核心抽象层,它是一种强类型、静态单赋值(SSA)形式的低级程序表示,兼具可读性与机器可处理性,既接近高级语言语义,又贴近底层硬件指令模型。本资源标题“llvm-ir-tutorial-Rust系统编程与WebAssembly资源”明确指向一个跨技术栈的深度实践型学习体系,其核心逻辑在于:以Rust语言为前端开发载体,通过显式生成、阅读、修改和优化LLVM IR,深入理解现代编译器后端工作原理;同时将该能力延伸至WebAssembly(Wasm)目标平台,打通从系统级安全编程到浏览器/边缘沙箱执行的全链路编译路径。Rust之所以成为该教程的理想语言载体,在于其零成本抽象、内存安全性保障(无GC)、对底层控制的精细支持(如裸指针、内联汇编、自定义分配器),以及其默认使用LLVM作为后端编译器(rustc基于LLVM),使得开发者能无缝切入IR层面进行调试与干预——例如通过`rustc --emit=llvm-ir`直接导出人类可读的`.ll`文件,或借助`llc`工具将IR进一步降级为特定架构的汇编代码。而WebAssembly则构成该知识体系的关键出口:Wasm并非直接运行Rust源码,而是依赖Rust编译器链(通过`wasm32-unknown-unknown`或`wasm32-wasi`目标)将Rust代码先编译为LLVM IR,再由LLVM的Wasm后端(`llvmlite`或`wabt`等工具链组件)将其转换为`.wasm`二进制模块;此过程高度依赖对IR结构的理解——例如函数签名如何映射为Wasm类型签名、全局变量如何转化为Wasm线性内存偏移、panic机制如何被重写为Wasm trap指令、以及如何通过`#[no_mangle]`和`extern "C"`控制符号导出以适配JS宿主调用。教程中所含的`src/`目录必然涵盖大量Rust源码示例,包括但不限于:手动编写`unsafe`块触发特定IR模式(如`llvm.memcpy`内建调用)、使用`#[inline(never)]`阻止优化以观察原始IR结构、通过`cfg(target_arch = "wasm32")`条件编译实现平台特化逻辑;`code/`子目录则极可能存放配套的LLVM IR片段(`.ll`)、已编译的Wasm二进制(`.wasm`)、对应的JS胶水代码及HTML测试页面,形成“Rust → IR → Wasm → JS”的完整验证闭环。`book.toml`表明该项目采用mdBook构建交互式技术文档,内容结构应严格遵循认知递进:首章解析LLVM IR语法规范(基本块、指令集如`%1 = add i32 %0, 42`、常量表达式、phi节点在循环中的作用);次章演示Rust到IR的映射规则(`Vec<T>`的内存布局如何体现为`alloca + store + load`序列、`match`表达式如何展开为`switch`或`br`链);第三章聚焦Wasm后端特性(Wasm的限制性类型系统如何迫使LLVM插入`i32.trunc_sat_f64_s`等饱和截断指令、WASI系统调用如何通过`call_indirect`间接调用实现);后续章节必涉及高级主题:利用`llvm::Pass` API编写自定义优化遍(如针对Wasm体积优化的死代码消除Pass)、通过`llvmlite`在Python中动态构造IR并JIT执行、对比`-C opt-level=z`(极致尺寸优化)与`-C lto=yes`(链接时优化)对IR形态的影响。`LICENSE`与`CHANGELOG`则体现工程严肃性:MIT/Apache-2.0双许可证确保Rust生态兼容性,而持续更新的变更日志反映对LLVM版本演进(如LLVM 16+对Wasm GC提案的支持)、Rust稳定版发布(如async/await IR表示变化)、Wasm标准进展(Interface Types、Exception Handling)的实时响应。`.github/`目录内应包含CI配置(如用`cargo llvm-ir`检查PR是否引入非预期IR膨胀)、自动化Wasm测试脚本(`wasm-validate`校验二进制合法性、`wabt`反编译IR比对)、以及Issue模板引导用户精准报告IR生成异常。综上,该资源绝非孤立的语法手册,而是一个融合编译原理、系统编程范式、Web前沿标准与工业级工程实践的立体知识网络,掌握它意味着不仅能写出高效安全的Rust代码,更能洞悉代码如何穿越抽象层级最终在异构环境中精确执行——这种穿透式理解力,正是当代高性能系统开发者与WebAssembly平台架构师的核心竞争力所在。
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ESP32环境搭建是嵌入式物联网开发中极为关键的基础环节,尤其在Windows平台下构建一套稳定、可复现、符合官方推荐规范的开发环境,直接关系到后续固件编译、调试、OTA升级、Wi-Fi/BLE协议栈集成、低功耗优化等高级功能的实现质量与开发效率。本资源包“ESP32环境搭建包(msys2、esp-idf、VScode)”并非简单工具集合,而是一套经过历史验证、面向ESP-IDF v3.3版本深度适配的完整开发生态闭环系统,其核心构成包含三大支柱性组件:MSYS2运行时环境、ESP-IDF SDK v3.3源码及工具链、Visual Studio Code编辑器及其专用插件生态。首先,MSYS2作为Windows下最成熟可靠的类Unix环境模拟平台,提供了POSIX兼容的Shell(bash/zsh)、GNU核心工具集(make、gcc、gdb、awk、sed等)、包管理器pacman,以及对Python 2.7/3.x、CMake 3.10+、Ninja构建系统的原生支持——这些是ESP-IDF构建系统赖以运转的底层基石。特别值得注意的是,所含esp32_win32_msys2_environment_and_toolchain-20181001.zip并非通用MSYS2镜像,而是Espressif官方于2018年10月针对ESP32芯片特性(如Xtensa LX6双核架构、指令集扩展、内存映射布局)定制编译的交叉工具链(xtensa-esp32-elf-gcc),该工具链内建了对FreeRTOS内核调度器、ROM函数调用、Flash加密、Secure Boot签名验证等硬件级特性的深度支持,且与IDF v3.3的Kconfig配置系统、component.mk构建规则、idf.py命令行接口完全对齐。其次,ESP-IDF v3.3是ESP32 SDK发展史上的里程碑版本,首次全面引入组件化架构(Component-based Architecture),将Wi-Fi驱动(esp_wifi)、蓝牙协议栈(bluedroid)、电源管理(esp_pm)、ADC/DAC/PWM外设驱动、LVGL图形库、HTTP客户端/服务器、MQTT、CoAP等全部封装为可独立编译、版本可控、依赖可声明的模块单元;同时强化了CMake构建系统,摒弃旧版makefile,支持多目标构建(app/bootloader/partition table)、自定义链接脚本、符号表分析、静态断言检查,并内置了idf_monitor串口监控器、idf_size内存分析工具、idf.py menuconfig图形化配置界面等工程化利器。第三,VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe虽为较早版本(2019年9月发布),但其稳定性极高,配合C/C++扩展(Microsoft)、ESP-IDF Extension(Espressif官方维护)、CMake Tools、Python、GitLens等插件后,可实现语法高亮(支持IDF专属宏如ESP_LOGI)、智能补全(基于compile_commands.json)、一键编译烧录(idf.py build/flash/monitor绑定快捷键)、GDB图形化调试(支持多线程FreeRTOS任务切换视图、寄存器/内存/堆栈实时监视)、JTAG硬件调试(需搭配ESP-Prog或FTDI转接板)、代码片段模板(如ESP_ERROR_CHECK宏快速插入)、项目结构导航(按components目录自动索引)等工业级开发体验。此外,该环境包隐含了大量易被忽视却至关重要的细节配置:例如MSYS2中需手动执行pacman -Syu更新基础系统并重启终端以避免toolchain冲突;需将~/.espressif/tools目录权限设为可写以允许idf.py自动下载Python依赖(如pyserial、kconfiglib);VSCode中必须正确设置"idf.espIdfPath"、"idf.pythonBinPath"、"idf.customExtraPaths"等JSON配置项,否则无法识别idf.py命令;还需在Windows PATH中追加MSYS2/usr/bin路径以确保git、ssh等工具全局可用;更关键的是,v3.3版本要求Python严格限定为3.6–3.8区间(不兼容3.9+),且需禁用pip缓存以防wheel包版本错乱。整个搭建过程本质上是对嵌入式开发范式的系统性实践:从操作系统抽象层(MSYS2)→硬件抽象层(ESP-IDF HAL)→应用框架层(FreeRTOS+组件)→开发工具链(VSCode+插件),形成一条贯穿软硬件协同设计的知识脉络。掌握此环境不仅意味着能跑通blink例程,更代表着已具备阅读ESP-IDF源码(如esp-idf/components/esp_wifi/下的phy_init.c、wifi_init.c)、定制SDK配置(通过menuconfig启用BT Coex、修改heap内存分配策略)、交叉调试汇编级问题(如cache attribute错误导致的data abort)、甚至向主干分支提交patch的能力——这才是“行业完整源码”标签背后所承载的真实技术纵深与工程素养。
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