如何修改代码，使得输出的每一个词的对应词频和密度分成两列显示 import pandas as pd import re from collections import Counter 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() 统计每行文本中的词频 dict_count_list = [] total_density_list = [] for text in list_f: # 匹配文本中的词列表 text = str(text) words = re.findall('|'.join(list_dict), text) # 统计每个词在该行文本中的出现次数和密度 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) dict_count = {} for word in words: count = text.count(word) density = count / len(text) dict_count[word] = {'count': count, 'density': density} dict_count_list.append(dict_count) # 计算每行总词数的密度 total_density = sum([v['density'] for v in dict_count.values()]) total_density_list.append(total_density) 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象 df_count = pd.DataFrame(dict_count_list) df_count.index = df.index 输出为Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数实验体10.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

这是一个Python项目案例（源代码），用于文本词频统计

例如，可以定义一个函数来统计词频，输入参数为待分析的文本，输出为一个字典，字典的键为词语，值为对应频率。通过遍历文本，对每个词语进行频率计数，最终得到词频统计结果。在文本词频统计中，一个重要的概念是...

利用 collections 的 Counter实现词频统计

【基于python的文本信息处理】-包括中文文本分词、去停用词、词频统计等内容

具体到本项目，提供了txt_deal.py文件，这是一个Python脚本，用户运行此脚本即可自动执行分词、去停用词和词频统计等操作。此外，还提供了stopwords.txt文件，该文件包含了常用的中文停用词列表，供分词时参考。data...

对下列代码加上每一行总词数密度以及每一个数字化词频的密度import pandas as pd import re from collections import Counter # 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] # 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() # 统计每行文本中的词频 dict_count_list = [] for text in list_f: # 匹配文本中的词列表 text = str(text) words = re.findall('|'.join(list_dict), text) # 统计每个词在该行文本中的出现次数 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) # 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象 df_count = pd.DataFrame(dict_count_list) df_count.index = df.index # 输出为Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数实验体100.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

import pandas as pd import re from collections import Counter # 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] # 读取F列数据 df =...

对下列代码增加功能，使其可以计算每一行每一个词的密度以及总词数的密度 import pandas as pd import re from collections import Counter # 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] # 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() # 统计每行文本中的词频 dict_count_list = [] for text in list_f: # 匹配文本中的词列表 text = str(text) words = re.findall('|'.join(list_dict), text) # 统计每个词在该行文本中的出现次数 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) # 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象 df_count = pd.DataFrame(dict_count_list) df_count.index = df.index # 输出为Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数实验体100.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

以下是增加功能后的代码： import pandas as pd import re from collections import Counter ...现在，每行每一个词的密度以及总词数密度和每一个数字化词的密度都计算出来了，并且已经被添加到原DataFrame对象中。

import pandas as pd import jieba from collections import Counter from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import WordCloud import pandas as pd with open('jieba分词后的数据.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() data1= pd.DataFrame({'text': lines}) data1.to_csv('zhanglang.csv', index=False) data = pd.read_csv('zhanglang.csv') corpus = [] for text in data['text']: words = jieba.cut(text) corpus.extend(words) word_counts = Counter(corpus) words = list(word_counts.keys()) counts = list(word_counts.values()) wordcloud = ( WordCloud() .add(series_name="评论词云", data_pair=[(word, count) for word, count in zip(words, counts)], word_size_range=[20, 100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="评论词云图")) ) wordcloud.render("1_词云图pyecharts.html") 代码解释

这段代码是用来生成评论数据的...然后，使用Counter统计corpus中每个词出现的频率，并将词和频率分别存储在words和counts列表中。最后，使用pyecharts绘制词云图，并设置标题为"评论词云图"，并将结果保存为HTML文件。

import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter import re # 读取Excel文件 data = pd.read_excel("D:\桌面\麦富迪原始好评数据.xlsx") comments = data['评论'].dropna().tolist() # 假设评论所在列名为'评论' # 合并评论并清洗文本 text = ' '.join(comments) text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', ' ', text) # 去除非中文字符 # 分词 words = jieba.lcut(text) # 加载停用词 stopwords = [line.strip() for line in open("D:\桌面\哈工大停用词表 - 副本.txt", encoding='utf-8')] filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1] # 统计词频 word_counts = Counter(filtered_words) # 生成词云 wc = WordCloud( font_path="C:\\Program Files\\Anaconda3\\Lib\\site-packages\\matplotlib\\mpl-data\\fonts\\ttf\\SimHei.ttf", # 指定中文字体路径 background_color='white', # 背景颜色 max_words=200, # 最多显示词数 width=800, # 图片宽度 height=600 # 图片高度 ) wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 显示词云 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 保存词云图 wc.to_file('MFD_Comment_Wordcloud.png') 怎么修改代码使自己可以自定义词云图背景图

最后，根据引用[3]，用户可能需要将背景图片路径作为参数传入函数，所以示例中展示如何将这部分代码封装成一个函数可能更有帮助。同时，确保代码中的注释清晰，说明每一步的作用，特别是mask参数的使用和相关配置项...

import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter import re def extract_sentiment_words(): # 1. 读取情感词汇表（CSV格式） try: # 只读取需要的列：词语(A列)、情感分类(E列)、强度(F列)、极性(G列) sentiment_df = pd.read_csv('情感词汇.csv', usecols=[0, 4, 5, 6], header=0, names=['词语', '情感分类', '强度', '极性']) print(f"成功读取情感词汇表，共 {len(sentiment_df)} 条记录") except Exception as e: print(f"读取情感词汇表失败: {e}") return # 2. 读取自定义词典（Excel格式） try: # 读取Excel文件，只获取需要的列 custom_df = pd.read_excel('大连理工自定义词典.xlsx', usecols=[0, 4, 5, 6], header=0, names=['词语', '情感分类', '强度', '极性']) print(f"成功读取自定义词典，共 {len(custom_df)} 条记录") except Exception as e: print(f"读取自定义词典失败: {e}") custom_df = pd.DataFrame(columns=['词语', '情感分类', '强度', '极性']) # 3. 合并两个词典 combined_dict = pd.concat([sentiment_df, custom_df], ignore_index=True) # 去重处理：保留每个词语第一次出现的记录 combined_dict = combined_dict.drop_duplicates(subset='词语', keep='first') print(f"合并后情感词典共 {len(combined_dict)} 个唯一词语") # 4. 读取分好词的弹幕文件 try: with open('seg_danmu.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: danmu_text = f.read() # 使用正则表达式分割词语（兼容空格、逗号、分号等分隔符） words = re.split(r'[\s,;，；]+', danmu_text) words = [word.strip() for word in words if word.strip()] print(f"成功读取弹幕文件，共 {len(words)} 个词语") except Exception as e: print(f"读取弹幕文件失败: {e}") return # 5. 统计词频 word_counter = Counter(words) print(f"弹幕中共有 {len(word_counter)} 个唯一词语") # 6. 提取情感词并关联词频 sentiment_words = [] for word, count in word_counter.items(): # 在情感词典中查找当前词语 match = combined_dict[combined_dict['词语'] == word] if not match.empty: # 获取情感词信息 row = match.iloc[0] sentiment_words.append({ '词语': word, '情感分类': row['情感分类'], '强度': row['强度'], '极性': row['极性'], '词频': count }) print(f"共找到 {len(sentiment_words)} 个情感词") # 7. 创建结果DataFrame并按词频排序 result_df = pd.DataFrame(sentiment_words) result_df = result_df.sort_values(by='词频', ascending=False) # 8. 保存结果到CSV文件 try: result_df.to_csv('弹幕情感词统计.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') print("结果已保存到 '弹幕情感词统计.csv'") except Exception as e: print(f"保存结果失败: {e}") if name == "main": extract_sentiment_words( 运行后显示：C:\Users\HUAWEI\miniconda3\python.exe D:\python-learning\解说词元素分析\seg_danmu情感词提取.py 成功读取情感词汇表，共 27466 条记录成功读取自定义词典，共 82 条记录合并后情感词典共 27423 个唯一词语成功读取弹幕文件，共 172602 个词语弹幕中共有 15433 个唯一词语共找到 1285 个情感词保存结果失败: [Errno 13] Permission denied: '弹幕情感词统计.csv' 是哪里出了问题

import pandas as pd import tempfile df = pd.DataFrame(data) # 示例数据 with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp: tmp_path = tmp.name # 获取临时文件路径 df.to_csv...

import os import re import glob import numpy as np import pandas as pd import jieba from collections import defaultdict # ==================== # 第一步：配置参数 # ==================== # 文件路径配置 RAW_FOLDER = "C:/Users/Dawning.Y/Desktop/年报/TXT" PROCESSED_FOLDER = "C:/Users/Dawning.Y/Desktop/年报" STOPWORDS_FOLDER = "C:/Users/Dawning.Y/Desktop/年报/停用词表" # 设置文件夹路径 RAWREPORTSFOLDER = "C:/Users/Dawning.Y/Desktop/年报/TXT" # 修改为您的年报文件夹路径 # 定义公司代码和名称 companies = { "002074": "国轩高科", "002594": "比亚迪", "300014":"亿纬锂能", "300438":"鹏辉能源", "300750":"宁德时代" # 添加其他公司代码和名称 } # 获取所有年报文件 reportfiles = [] for code, name in companies.items(): for year in range(2021, 2025): # 根据需要调整年份范围 pattern = f"{code}{name}{year}.txt" reportfiles.extend(glob.glob(os.path.join(RAWREPORTSFOLDER, pattern))) # 现在reportfiles列表包含了所有匹配的文件路径 # 正则表达式配置 PATTERNNS = { # 页眉页脚模式（示例，需根据实际文本调整） 'header_footer': [ r'(?:[^\s]{2,}(?:公司|集团)\s+\d{4}\s+年度报告(?:全文)?[\s\|]+第\d+页)',

如果要统计词频，可以用collections模块的Counter，或者用pandas DataFrame来整理结果。比如分词后统计关键词频率，生成表格。还需要考虑编码问题，TXT文件可能是gbk或utf-8，所以打开文件时要指定正确的编码，...

import pandas as pd import re import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt def generate_wordcloud(): # 设置图片清晰度 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 设置中文字体为 SimHei plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simsunb.ttf'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 读取文件 excel_file = pd.ExcelFile('携程-酒店评论.xlsx') # 获取指定工作表中的数据 df = excel_file.parse('Sheet1') # 提取评价内容列数据 review_content = df['评价内容'] # 数据预处理 # 去除缺失值 review_content = review_content.dropna() # 定义函数去除特殊字符 def remove_special_characters(text): return re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 去除特殊字符 review_content = review_content.apply(remove_special_characters) # 分词 all_words = [] for content in review_content: words = jieba.lcut(content) all_words.extend(words) # 加载哈工大停用词表 try: with open('哈工大停用词表.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: stopwords = [line.strip() for line in file.readlines()] except FileNotFoundError: print('未找到哈工大停用词表.txt文件，请确保文件在当前目录下。') return # 去除停用词 filtered_words = [word for word in all_words if word not in stopwords] # 将过滤后的词组合成文本 text = " ".join(filtered_words) # 创建词云对象，使用 SimHei 字体 wordcloud = WordCloud(background_color='white', font_path='SimHei', width=800, height=400).generate(text) # 绘制词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() if name == 'main': generate_wordcloud()修改以上代码使用步骤六

嗯，用户想根据现有的Python代码实现新功能，特别是步骤六，涉及pandas、jieba、WordCloud和matplotlib。首先，我需要理解用户的需求。现有代码可能已经处理了文本数据，生成词云，但用户想要添加或改进功能。可能的...

# -- coding: utf-8 -- import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line,Bar,Funnel,Pie from pyecharts.components import Table from pyecharts.options import ComponentTitleOpts from sqlalchemy import create_engine from pyecharts.charts import Page from pyecharts.charts import WordCloud from collections import Counter import jieba import re # 创建数据库连接 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/doubandata') #1. #2. def line_chart2(): # 从数据库中读取数据 query = "SELECT show_time FROM t_music" df = pd.read_sql(query, engine) # 处理日期数据，提取年份 df['year'] = pd.to_datetime(df['show_time'], errors='coerce').dt.year # 统计每年的歌曲发行数量 year_counts = df['year'].dropna().astype(int).value_counts().sort_index() # 准备数据用于生成折线图 years = year_counts.index.astype(str).tolist() counts = year_counts.values.tolist() # 创建折线图 line = Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px")) line.add_xaxis(years) line.add_yaxis("歌曲发行数量", counts, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top")) # 设置全局配置项 line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="每年歌曲发行数量统计"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", name="年份"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="发行数量"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 渲染图表到HTML文件 line.render("2.song_release_counts_by_year.html") return line #3. def line_chart3(): # 从数据库中读取数据 query = "SELECT show_time, score FROM t_music" df = pd.read_sql(query, engine) # 将 score 列转换为数值类型，无法转换的会变为 NaN df['score'] = pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce') # 处理日期数据，提取年份 df['year'] = pd.to_datetime(df['show_time'], errors='coerce').dt.year # 删除无效数据（如日期或评分为空） df = df.dropna(subset=['year', 'score']) # 按年份分组并计算每年的平均评分，保留一位小数 yearly_avg_scores = df.groupby('year')['score'].mean().round(1).sort_index() # 准备数据用于生成折线图 years = yearly_avg_scores.index.astype(int).astype(str).tolist() # 确保年份为整数且不带小数点 avg_scores = yearly_avg_scores.values.tolist() # 创建折线图 line = Line(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px")) line.add_xaxis(years) line.add_yaxis("平均评分", avg_scores, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="top")) # 设置全局配置项 line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="每年歌曲发行的平均评分"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", name="年份"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="平均评分", min_=7, max_=10), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross") ) # 渲染图表到 HTML 文件 line.render("3.song_release_scores_by_year.html") return line page = Page( page_title="基于Python的豆瓣音乐数据分析与可视化", layout=Page.DraggablePageLayout, # 拖拽方式 ) page.add_js_funcs( """ document.body.style.backgroundColor = '#f0f8ff'; // 设置背景颜色为淡蓝色 """ ) # 添加图表到页面 page.add( # 绘制折线图 line_chart2(), line_chart3(), # 绘制表格 ) # 渲染大屏到临时HTML文件 page.render('大屏_临时1.html') 怎么生成好看个性化的可视化大屏网页

生成个性化、美观的可视化大屏网页需要结合多种技术和工具，以下是详细的步骤及建议： --- ### **1. 设计整体布局** - 使用 pyecharts 提供的 Page 类构建整个页面，并设置合理的标题和拖拽模式。 - 可通过 ...

import pandas as pd from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import os from collections import Counter from matplotlib.font_manager import FontProperties # 维度映射 DIMENSIONS = { "年龄": "age", "人才标签": "tags", "学历专业": "major", "学历": "education", "期望岗位": "expect_pos", "过往任职岗位": "position" } # 指定字体路径 FONT_PATH = '/System/Library/Fonts/PingFang.ttc' font_prop = FontProperties(fname=FONT_PATH) # 设置matplotlib全局字体 plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name() plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 def generate_wordcloud(text, title, filename): """生成并保存词云""" try: if not text or len(text.strip()) < 3: # 至少需要3个字符 print(f"跳过：{title}无足够文本内容") return wordcloud = WordCloud( font_path=FONT_PATH, width=800, height=600, background_color="white", max_words=200, collocations=False, font_step=1 # 提高字体清晰度 ).generate(text) plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear") plt.title(title, fontproperties=font_prop, fontsize=15) plt.axis("off") # 保存高清图片 output_path = f"wordclouds-zhipin/{filename}.png" plt.savefig(output_path, bbox_inches='tight', dpi=300) plt.close() print(f"成功生成: {output_path}") except Exception as e: print(f"生成{title}词云失败: {str(e)}") def process_dimension_data(df, dimension_name): """增强的数据处理函数""" # 筛选并清理数据 dim_data = df[df["维度"] == dimension_name]["维度结果"].dropna() # 处理数值型年龄数据 if dimension_name == "年龄": dim_data = dim_data.apply(lambda x: f"{int(float(x))}岁" if str(x).isdigit() else str(x)) # 转换为有效文本 values = [str(v).strip() for v in dim_data if str(v).strip()] # 统计词频（考虑长度大于1的有效词） if values: freq = Counter(v for v in values if len(v) > 1) if freq: return " ".join([f"{word} " * count for word, count in freq.items()]) return None # 主程序 def main(): os.makedirs("wordclouds-zhipin", exist_ok=True) try: df = pd.read_excel("zhipin_result.xlsx", sheet_name="全部维度结果次数") print(f"成功读取文件，共{len(df)}条记录") # 数据质量检查 if "维度" not in df.columns or "维度结果" not in df.columns: raise ValueError("文件必须包含'维度'和'维度结果'列") print("\n各维度数据量统计:") print(df["维度"].value_counts()) # 处理每个维度 for dim_cn, dim_en in DIMENSIONS.items(): print(f"\n处理维度: {dim_cn}") text = process_dimension_data(df, dim_cn) if text: print(f"有效文本长度: {len(text)}") generate_wordcloud(text, dim_cn, f"{dim_en}_wordcloud") else: print(f"警告：{dim_cn}维度无有效数据") except Exception as e: print(f"程序出错: {str(e)}") finally: print("\n处理完成！请查看wordclouds-zhipin文件夹") if name == "main": main() 帮我优化代码，并提高高频词的命中率，自定义形状，并给出完整代码

）根据之前代码，我们并没有使用分词，而是将每个“维度结果”作为一个词（如“Java工程师”视为一个词）。但有些维度可能需要分词，例如“人才标签”可能是多个标签组成的字符串（如“Java,Python,数据库”），我们...

import csv import jieba import re import jieba.posseg as pseg import pandas as pd #①去除标点、特殊字符 #②分词、去除停用词 #③词频统计 path1 = '图片形象.csv' #打开需要处理的txt文件 path2 = 'path2.csv' #储存处理后的数据 f = open(path1, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') #将文本格式编码为utf-8，防止编码错误 fw = open(path2, 'w', encoding='ansi', errors='ignore') for line in f: constr = '' for uchar in line: if uchar >= u'\u4e00' and uchar <= u'\u9fa5': if uchar != ' ': constr += uchar fw.write(constr+'\n') # # # # # # 先用上面63-74代码去除标点，然后再用这段代码进行分词和去除停用词 stopwords = {}.fromkeys([line.rstrip() for line in open('哈工大停用词表.txt', encoding='utf-8')]) file_object = open('path2.csv', encoding='ansi').read().split('\n') Rs = [] for i in range(len(file_object)): result = [] seg_list = jieba.cut(file_object[i]) for w in seg_list: if w not in stopwords and w != ' ': result.append(w) Rs.append(result) file = open('cutwords.csv', 'w', encoding='ansi', newline='') writer = csv.writer(file) writer.writerows(Rs) file.close() def getText(): txt = open("cutwords.csv", "r", encoding='ansi').read() txt = txt.lower() for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~': txt = txt.replace(ch, " ") #将文本中特殊字符替换为空格 return txt # 获得了一个以空格分开的单词小写归一化文本 hamletTxt = getText() words = hamletTxt.split() # 默认空隔切分，列表形式返回给Word，每个元素就是一个单词以空格分开 counts = {} # 以字典类型映射出统计对应关系 for word in words: # 2行代码统计次数 counts[word] = counts.get(word, 0) + 1 # word 为键，get方法获取值判断单词在不在字典中，在就+1 不在就添加赋值0 +1 items = list(counts.items()) # 把字典转换列表类型 # 要清楚字典转换为列表的元素存储方式 x[0] 是单词 x[1] 是统计次数 items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 通过以降序统计次数为排序依据 for i in range(100): word, count = items[i] print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count)) # 左右对齐方式输出文本词频统计我在运行上述代码的时候出现了“IndexError: list index out of range”的错误，请问应该怎么解决

首先，用户的代码分为几个步骤：处理标点、分词、去停用词、统计词频，最后输出前100个高频词。错误出现在最后的循环部分，当尝试访问items[i]时，列表索引超出了范围。首先，我应该想到items的长度可能不足100。...

词云图import jieba import wordcloud import pandas as pd # 读取数据并提取文本 df = pd.read_csv("携程全国景点信息.csv") s = " ".join(df["标签"].dropna().astype(str)) # 根据实际列名修改 # 生成分词列表 list_s = jieba.lcut(s) # 用空格连接成字符串 text = ' '.join(list_s) # 设置停用词 stopwords = ["暂无信息", "的", "了", "和", "在", "是", "有", "也", "都", "就", "不"] # 创建词云对象 wc = wordcloud.WordCloud( font_path="C:/Windows/Fonts/msyh.ttc", # 确保字体路径正确 width=1000, height=700, background_color='white', max_words=100, stopwords=stopwords ) # 生成并保存词云 wc.generate(text) wc.to_file("景点名称词云.png") # 修改有意义的文件名 print("列名:", df.columns) # 查看实际列名 print("前5行数据:\n", df["标签"].head()) # 验证内容 Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\y'y\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.432 seconds. Prefix dict has been built successfully. 列名: Index(['城市', '景点名', '地点', '距离', '坐标', '评论数', '评论分', '热评分', '是否免费', '价格', '口碑榜', '标签', '景点级数'], dtype='object') 前5行数据: 0 ['穿越明

好的，我现在需要帮助用户生成一个关于使用Python生成词云图的代码示例及调试信息。用户提到了jieba分词和wordcloud库，所以我要确保这两个库的使用方法都涵盖进去。首先，我需要回顾一下之前提供的引用内容，看看...

from flask import Flask, render_template, request, send_file from bs4 import BeautifulSoup import bs4 as bs4 from urllib.parse import urlparse import requests from collections import Counter import pandas as pd import os from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import spacy as sp import psutil from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV import joblib from sklearn.svm import LinearSVC import en_core_web_sm # 加载NLP模型 nlp = en_core_web_sm.load() # 加载预训练模型 m1 = joblib.load('linear_svc_model.joblib') # 初始化TF-IDF向量器 tfidf = TfidfVectorizer( sublinear_tf=True, min_df=5, ngram_range=(1, 2), stop_words='english' ) class ScrapTool: def visit_url(self, website_url): '''访问URL，下载内容，初始化BeautifulSoup对象，调用解析方法，返回Series对象''' try: # 添加浏览器头部信息，模拟正常访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,/;q=0.8', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2', 'Connection': 'keep-alive', 'Upgrade-Insecure-Requests': '1' } # 使用带头部信息的请求 content = requests.get(website_url, headers=headers, timeout=60).content soup = BeautifulSoup(content, "lxml") result = { "website_url": website_url, "website_name": self.get_website_name(website_url), "website_text": self.get_html_title_tag(soup) + self.get_html_meta_tags(soup) + self.get_html_heading_tags(soup) + self.get_text_content(soup) } return pd.Series(result) except Exception as e: print(f"访问URL时出错: {str(e)}") return None def get_website_name(self, website_url): '''从URL中提取网站名称，例如从"www.google.com"返回"google"''' return "".join(urlparse(website_url).netloc.split(".")[-2]) def get_html_title_tag(self, soup): '''返回网页<title>标签的文本内容''' if soup.title and soup.title.contents: return '. '.join(soup.title.contents) return "" def get_html_meta_tags(self, soup): '''返回与关键词和描述相关的<meta>标签的文本内容''' tags = soup.find_all( lambda tag: (tag.name == "meta") & (tag.has_attr('name') & tag.has_attr('content')) ) content = [str(tag["content"]) for tag in tags if tag["name"] in ['keywords', 'description']] return ' '.join(content) def get_html_heading_tags(self, soup): '''返回标题标签的文本内容，假设标题可能包含相对重要的文本''' tags = soup.find_all(["h1", "h2", "h3", "h4", "h5", "h6"]) content = [" ".join(tag.stripped_strings) for tag in tags] return ' '.join(content) def get_text_content(self, soup): '''返回整个页面的文本内容，忽略某些标签''' tags_to_ignore = ['style', 'script', 'head', 'title', 'meta', '[document]', "h1", "h2", "h3", "h4", "h5", "h6", "noscript"] tags = soup.find_all(string=True) result = [] for tag in tags: stripped_tag = tag.strip() if (tag.parent.name not in tags_to_ignore and not isinstance(tag, bs4.element.Comment) and not stripped_tag.isnumeric() and len(stripped_tag) > 0): result.append(stripped_tag) return ' '.join(result) # 初始化爬虫工具 scrapTool = ScrapTool() # 初始化Flask应用 app = Flask(name) def clean_text(doc): '''清理文档：移除代词、停用词、词形还原并转为小写''' if not doc: # 处理空文档情况 return "" doc = nlp(doc) tokens = [] exclusion_list = ["nan"] for token in doc: if (token.is_stop or token.is_punct or token.text.isnumeric() or (token.text.isalnum() == False) or token.text in exclusion_list): continue token = str(token.lemma_.lower().strip()) tokens.append(token) return " ".join(tokens) @app.route("/") def hello_world(): return render_template('index.html') @app.route('/submit', methods=['POST']) def submit(): site = request.form['site'] print(f"处理网站: {site}") try: # 读取数据文件 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(file)) file_path = os.path.join(dir_path, 'data.csv') df = pd.read_csv(file_path, low_memory=True) df['category_id'] = df['Category'].factorize()[0] # 训练TF-IDF向量器 X_train, _ = train_test_split( df['cleaned_website_text'], test_size=0.20, random_state=0 ) # 保存TF-IDF矩阵用于后续特征提取 tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(X_train) # 爬取网站内容 web_data = scrapTool.visit_url(site) if web_data is None: return render_template('error.html', message="无法爬取网站内容") web = dict(web_data) # 显示并清理文本 raw_text = web['website_text'] print("\n===== 原始爬取文本 =====") print(raw_text[:500] + "...") # 只显示前500字符，避免输出过长 cleaned_text = clean_text(raw_text) print("\n===== 处理后的文本 =====") print(cleaned_text[:500] + "...") # 只显示前500字符 print("\n========================") # 文本分类预测 t = tfidf.transform([cleaned_text]) data = pd.DataFrame( m1.predict_proba(t) * 100, columns=df['Category'].unique() ).T data.columns = ['Probability'] data.index.name = 'Category' data = data.sort_values('Probability', ascending=False) print(data, type(data["Probability"])) # 获取预测的类别 predicted_category = data.index[0] category_index = df[df['Category'] == predicted_category]['category_id'].iloc[0] # 获取特征重要性（针对LinearSVC模型） # 如果是CalibratedClassifierCV包装的模型，需要访问底层模型 if hasattr(m1, 'base_estimator'): model = m1.base_estimator else: model = m1 # 获取当前文档的TF-IDF特征值 feature_names = np.array(tfidf.get_feature_names_out()) doc_tfidf = t.toarray()[0] # 计算特征重要性：特征系数 × TF-IDF值（针对预测类别） if hasattr(model, 'coef_'): # 对于多类分类，coef_是形状为(n_classes, n_features)的数组 feature_importance = np.abs(model.coef_[category_index] * doc_tfidf) # 获取最重要的前10个特征 top_n = 10 top_indices = np.argsort(feature_importance)[-top_n:][::-1] top_features = feature_names[top_indices] top_importance = feature_importance[top_indices] # 打印最重要的前10个特征 print(f"\n===== 预测为 {predicted_category} 的最重要的前10个特征 =====") for i, (feature, importance) in enumerate(zip(top_features, top_importance), 1): print(f"{i}. {feature}: {importance:.4f}") print("==============================================") else: print("\n该模型不支持特征重要性计算") # 打印内存使用情况 process = psutil.Process() memory_info = process.memory_info() print(f"内存使用: {memory_info.rss / (1024 * 1024):.2f} MB") # 将处理后的文本和特征重要性传递到模板 # 准备特征数据用于模板显示 top_features_data = None if hasattr(model, 'coef_'): top_features_data = list(zip(top_features, top_importance)) return render_template( 'predict.html', data=data, original_url=site, raw_text=raw_text[:1000], cleaned_text=cleaned_text[:1000], top_features=top_features_data, predicted_category=predicted_category ) except Exception as e: print(f"处理过程出错: {str(e)}") return render_template('error.html', message=str(e)) if name == "main": app.run(port=5000, debug=True) 梳理提取特征的方式

观察代码，特征提取主要发生在两个阶段： 1. 在爬取网页内容后，通过ScrapTool类提取网页的文本信息（包括标题、meta标签、标题标签和正文文本）。 2. 在文本分类预测前，对爬取的文本进行清洗（clean_text函数）...

import pandas as pd import numpy as np from itertools import combinations def jaccard_similarity(set1, set2): """计算Jaccard相似度系数""" intersection = len(set1 & set2) union = len(set1 | set2) return intersection / union if union != 0 else 0 def dice_similarity(set1, set2): """计算Dice相似度系数""" intersection = len(set1 & set2) return (2 * intersection) / (len(set1) + len(set2)) if (len(set1) + len(set2)) != 0 else 0 def overlap_similarity(set1, set2): """计算重叠相似度系数""" intersection = len(set1 & set2) min_size = min(len(set1), len(set2)) return intersection / min_size if min_size != 0 else 0 # 读取Excel文件 file_path = "sets_data.xlsx" # 替换为你的文件路径 df = pd.read_excel(file_path) # 检查数据格式并转换为集合 if not df.applymap(lambda x: isinstance(x, (int, float, bool))).all().all(): # 非二进制格式：每个单元格包含元素列表 sets = {col: set(df[col].dropna().astype(str).sum().split(';')) for col in df.columns} else: # 二进制格式：每行代表一个元素 sets = {} for col in df.columns: if df[col].dtype in [int, float, bool]: sets[col] = set(df.index[df[col].astype(bool)]) # 计算所有集合对的相似度 set_names = list(sets.keys()) similarity_matrix = pd.DataFrame( np.zeros((len(set_names), len(set_names))), index=set_names, columns=set_names ) for (name1, set1), (name2, set2) in combinations(sets.items(), 2): jaccard = jaccard_similarity(set1, set2) dice = dice_similarity(set1, set2) overlap = overlap_similarity(set1, set2) # 存储结果（矩阵对称） similarity_matrix.loc[name1, name2] = jaccard similarity_matrix.loc[name2, name1] = jaccard # 添加对角线（相同集合相似度为1） np.fill_diagonal(similarity_matrix.values, 1) # 保存结果 output_path = "similarity_matrix.xlsx" similarity_matrix.to_excel(output_path) print(f"相似度矩阵已保存至: {output_path}") # 打印示例结果 print("\n相似度矩阵示例:") print(similarity_matrix.head()) 上述代码获得的相似度系数要么为1要么为0，这是不正确的，请分析改正

我们再看例子中的计算：第二个字符串拆分后是['similarity','jaccard','jaccard']，如果转换成集合，则变成两个元素（和第一个字符串的两个元素相同），交集为2，并集为2，所以应该是1。但例子结果是0.66，这暗示了...

import requests import pandas as pd import re import jieba import jieba.posseg as pseg from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import seaborn as sns import numpy as np # ====================== # 1. 数据加载与噪音清洗 # ====================== # 微博热榜API url = "https://weibo.com/ajax/statuses/hot_band" cookies = { "SCF": "Atd7tjiioKSLksVw7XSNkxi5F5cyOjh_kYA6R4iPrUaG4t9WLxx0cFOvRahXLbjQQZP6tNqrHjWe0uZO_NC2HG8.", "SUB": "_2A25FR7uEDeRhGeFH6lUY8yvEwziIHXVmPLFMrDV8PUNbmtAbLXjHkW9Ne9sVtBXy4xW_ny2_cj73Iknd8X1Xv9zi", "SUBP": "0033WrSXqPxfM725Ws9jqgMF55529P9D9WW4ATZM98nvQ774WfWG8RJ.5NHD95QN1K2N1Kef1hnXWs4DqcjMi--NiK.Xi-2Ri--ciKnRi-zNS0.pS0.0SKnRS5tt", "ALF": "02_1751865557", "XSRF-TOKEN": "s8dQ_T9a9JEpVhleuHZEAUGn", "PC_TOKEN": "2714683c19", "WBPSESS": "thILuXQ1w8FjHm2phr8ykyNoiO95wc6N6vU8knN1G5E8oQ1KGmrNvK-0MeRsdJJ_3ApByqSdOfDGeRNuXzxQBddj0eKTs6PmX1-T3zzaKO9-gRD5-dvW4mz_6CYt5Kf9Yfjnj5Ttet5Laz_PmXyDzQ==" } # 爬取微博热榜 def fetch_weibo_hot(): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "X-XSRF-TOKEN": cookies["XSRF-TOKEN"] } response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies) data = response.json() hot_list = [] # 处理API响应结构变化 for item in data['data']['band_list'][:10]: # 尝试获取热度值（字段可能已变更） hot_value = item.get('raw_hot', item.get('num', item.get('hot_value', 0))) # 获取话题名称 topic = item.get('note', item.get('word', '未知话题')) hot_list.append({ "rank": item.get('rank', 0), "topic": topic, "hot": hot_value }) return pd.DataFrame(hot_list) # 数据清洗函数 def clean_text(text): # 如果text是NaN或其他非字符串类型 if not isinstance(text, str): return "" # 移除URL text = re.sub(r'https?://\S+|www\.\S+', '', text) # 移除@用户名 text = re.sub(r'@\w+', '', text) # 移除话题标签 text = re.sub(r'#\w+#', '', text) # 移除表情符号 text = re.sub(r'\[.?\]', '', text) # 移除特殊符号 text = re.sub(r'[【】/＊…→↓↑←★☆《》<>（）()【】{}「」]', '', text) # 移除多余空格 text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() return text # 主流程 print("正在获取微博热榜数据...") try: # 爬取数据并保存 df = fetch_weibo_hot() df.to_csv("weibo_hot_top10.csv", index=False, encoding='utf-8-sig') print("微博热榜数据已保存到 weibo_hot_top10.csv") # 读取CSV数据 df = pd.read_csv("weibo_hot_top10.csv") # 清洗文本 print("正在清洗文本数据...") df['cleaned_topic'] = df['topic'].apply(clean_text) print(f"清洗后示例:\n{df['cleaned_topic'].head()}") except Exception as e: print(f"数据加载失败: {e}") # 如果API失败，使用示例数据继续运行 print("使用示例数据继续运行...") data = { 'rank': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 'topic': [ '全球气候变化峰会召开', '科技巨头发布新一代AI产品', '国际体育赛事圆满结束', '新电影票房破纪录', '健康饮食新趋势', '教育政策改革引发讨论', '旅游热门目的地推荐', '数字经济创新发展', '环保行动倡议', '文化传承与创新' ], 'hot': [5000000, 4500000, 4000000, 3800000, 3500000, 3300000, 3000000, 2800000, 2500000, 2200000] } df = pd.DataFrame(data) df['cleaned_topic'] = df['topic'].apply(clean_text) # ============================ # 2. 文本分词与停用词过滤 # ============================ # 加载停用词表 try: with open("stopwords.txt", "r", encoding="utf-8") as f: stopwords = set([line.strip() for line in f]) print("停用词表加载成功") except FileNotFoundError: print("未找到stopwords.txt，使用内置停用词") # 基础停用词 stopwords = set( "的了在是我你他她它我们你们他们啊呀吧呢吗和与或有就都而及以及等等等".split()) # 添加额外停用词 additional_stopwords = {"微博", "热搜", "话题", "新闻", "今天", "每日", "热门", "查看", "搜索", "点击"} stopwords |= additional_stopwords # 初始化jieba分词器 jieba.initialize() # 分词函数 def segment_text(text): words = jieba.lcut(text) return [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1] # 应用分词 print("正在进行中文分词...") df['segmented'] = df['cleaned_topic'].apply(segment_text) print(f"分词结果示例:\n{df['segmented'].head()}") # ================================== # 3. 词频与词性统计分析 # ================================== # 合并所有分词结果 all_words = [word for sublist in df['segmented'].tolist() for word in sublist] if not all_words: print("分词结果为空，添加示例词汇") all_words = ['科技', '发展', '创新', '文化', '环保', '健康', '教育', '旅游', '经济', '体育'] word_freq = Counter(all_words) # 获取前10高频词 top_words = word_freq.most_common(10) top_df = pd.DataFrame(top_words, columns=['Word', 'Frequency']) # 绘制柱状图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.barplot(x='Frequency', y='Word', data=top_df, palette="viridis") plt.title('微博热榜Top10高频词汇', fontsize=16) plt.xlabel('出现频率', fontsize=12) plt.ylabel('关键词', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('top10_words.png', dpi=300) print("高频词汇柱状图已保存为 top10_words.png") plt.show() # 词性标注函数 def pos_tagging(words): return [(word, flag) for word, flag in pseg.cut("".join(words)) if word not in stopwords] # 词性标注 print("正在进行词性标注...") df['pos_tags'] = df['segmented'].apply(pos_tagging) all_pos = [flag for sublist in df['pos_tags'].tolist() for _, flag in sublist] if not all_pos: print("词性标注为空，添加示例数据") all_pos = ['n', 'n', 'v', 'n', 'a', 'n', 'n', 'n', 'n', 'n'] pos_freq = Counter(all_pos) # 常见词性说明 pos_names = { 'n': '名词', 'v': '动词', 'a': '形容词', 'd': '副词', 'm': '数词', 'q': '量词', 'r': '代词', 'p': '介词', 'c': '连词', 'u': '助词', 'xc': '其他虚词', 'w': '标点符号' } # ================= # 4. 生成词云图 # ================= # 生成词云文本 text_for_wordcloud = " ".join(all_words) if not text_for_wordcloud.strip(): text_for_wordcloud = "科技发展创新文化环保健康教育旅游经济体育" print("正在生成词云图...") # 创建词云对象 wc = WordCloud( font_path='simhei.ttf', # 使用黑体，确保系统中存在该字体 background_color='white', width=1000, height=700, max_words=150, colormap='viridis', contour_width=2, contour_color='steelblue', scale=2 # 提高分辨率 ) # 生成词云 wc.generate(text_for_wordcloud) # 保存词云 plt.figure(figsize=(14, 10)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.title('微博热榜关键词词云', fontsize=18, pad=20) plt.savefig('wordcloud.png', bbox_inches='tight', dpi=300) print("词云图已保存为 wordcloud.png") plt.show() # ================= # 5. 附加分析 # ================= # 高频词性分布 plt.figure(figsize=(12, 7)) top_pos = pos_freq.most_common(8) pos_data = [] for tag, count in top_pos: name = pos_names.get(tag, f'其他({tag})') pos_data.append((name, count)) pos_df = pd.DataFrame(pos_data, columns=['词性', '数量']) sns.barplot(x='数量', y='词性', data=pos_df, palette="rocket") plt.title('高频词性分布', fontsize=16) plt.xlabel('数量', fontsize=12) plt.ylabel('词性', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('pos_distribution.png', dpi=300) print("词性分布图已保存为 pos_distribution.png") plt.show() # 名词和形容词统计 nouns = sum(1 for tag in all_pos if tag == 'n') adjectives = sum(1 for tag in all_pos if tag == 'a') verbs = sum(1 for tag in all_pos if tag == 'v') total_tags = len(all_pos) if len(all_pos) > 0 else 1 # 避免除以零 print("\n=== 词性分析结果 ===") print(f"名词占比: {nouns / total_tags:.2%} ({nouns}个)") print(f"动词占比: {verbs / total_tags:.2%} ({verbs}个)") print(f"形容词占比: {adjectives / total_tags:.2%} ({adjectives}个)") print(f"情感类形容词数量: {adjectives}个") # 保存处理后的数据 df.to_csv("processed_weibo_data.csv", index=False, encoding='utf-8-sig') print("\n数据处理完成! 结果已保存到 processed_weibo_data.csv") 以上代码：问题1柱状图中，没有字，只有方框问题2基于高频词汇生成微博关键词词云图，词云图的形状是类似云朵的，一层一层包裹着，而且一层空一层有字。其它不变，求完完整整的代码

同时，词云中词的位置和大小由词频决定，通常高频词在中心且较大，低频词在边缘且较小，这样自然形成分层包裹的效果。但是，用户提到了“间隔有字”，这可能是指词与词之间有一些空隙，避免重叠。我们可以通过调整...

任务描述根据附件文件对酒店评价数据进行分析，本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词。 import jieba test_str = '武汉理工大学是一所世人仰慕的大学' result = jieba.lcut(test_str) # 参数是字符串，结果是将字符串切分为词的列表 print(result) # ['武汉理工大学', '是', '一所', '世人', '仰慕', '的', '大学'] 文件数据每行包括评论属性和评论内容两个数据，其中评论属性中’1‘代表好评，’0‘代表差评。要求实现以下功能：文件编码格式为GBK，读取函数示例如下： with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f: ls=[i.strip().split(',',maxsplit=1) for i in f.readlines()[1:]] 输入n 如果n为’总评‘，分别输出该文件评论总数，好评条数，差评条数，输出格式参照示例一。如果n为’平均‘，输出该文件中所有评论内容的平均长度（不需要排除字母，标点符号和数字），输出四舍五入后的整数，输出格式参照示例二。如果n为’好评‘，对文件中所有好评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例三如果n为’差评‘，对文件中所有差评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例四注：3，4两项功能中统计的词语，要求长度不小于2，不是数字组成，并且不是排除词. 排除词 ex=['不错','比较','可以','感觉','没有', '我们','就是','还是','非常','但是', '不过','有点','一个','一般','下次', '携程','不是','晚上','而且','他们', '什么','不好','时候','知道','这样', '这个','还有','总体','位置','客人', '因为','如果','这里','很多','选择', '居然','不能','实在','不会','这家', '结果','发现','竟然','已经','自己', '问题','不要','地方','只有','第二天', '酒店','房间','虽然']‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 如果n非以上输入，输出’无数据‘，格式参照示例五输入输出示例示例只是输出格式示例，其中数据均与题目无关！注意：为屏蔽jieba库系统信息，本题要求在代码开始处加入如下代码： import jieba import logging jieba.setLogLevel(logging.INFO) 示例 1 输入: 总评输出: 总评论: 8888 好评: 6666 差评: 2222 示例 2 输入: 平均输出: 86 示例 3 输入: 好评输出: 好像: 1000 也许: 901 早餐: 817 偶尔: 749 环境: 694 设施: 669 无论: 596 价格: 495 干净: 428 程序: 419 服务员: 337 免费: 269 交通: 206 餐厅: 162 性价比: 154 示例 4 输入:差评输出: 恶劣: 857 服务: 788 前台: 766 服务员: 681 早餐: 632 宾馆: 632 胡说: 502 价格: 432 退房: 344 老虎: 324 电话: 319 态度: 317 卫生间: 315 点评: 214 方便: 204 示例 5 输入: 1234 输出: 无数据开始你的任务吧，祝你成功！

from collections import Counter # 读取GBK编码的CSV文件 def load_data(file_path): return pd.read_csv(file_path, encoding='gbk') # 对评论进行分词 def segment_comments(comments): segmented = [] for ...

# -- coding: utf-8 -- """ Created on Fri Mar 7 14:15:19 2025 @author: SINmingsheng """ import os import chardet import hashlib import tkinter as tk from tkinter import filedialog, messagebox from lxml import etree from datetime import datetime from typing import Dict, Set, List class XMLMerger: """XML合并处理器""" NS = {'ns': 'http://www.bilibili.com/XMLSchema'} # B站命名空间 def init(self): self.dm_hashes: Set[str] = set() # 弹幕哈希集合 self.cid_map: Dict[str, int] = {} # CID出现频率统计 self.buffer: List[str] = [] # 弹幕缓冲池 self.total_count = 0 # 总弹幕数 self.processed_files = 0 # 已处理文件数 def process_files(self, file_paths: List[str]): """批量处理文件""" for path in file_paths: try: self._process_single_file(path) self.processed_files += 1 except Exception as e: print(f"文件处理失败 {path}: {str(e)}") continue def _process_single_file(self, file_path: str): """处理单个XML文件""" # 编码检测 with open(file_path, 'rb') as f: raw_data = f.read(1024) encoding = chardet.detect(raw_data)['encoding'] or 'utf-8' # 解析XML parser = etree.XMLParser(recover=True, encoding=encoding) tree = etree.parse(file_path, parser=parser) root = tree.getroot() # 提取元数据 self._collect_metadata(root) # 处理弹幕 dm_elements = root.xpath('//ns:d', namespaces=self.NS) self.total_count += len(dm_elements) for elem in dm_elements: self._process_danmaku(elem) def _collect_metadata(self, root): """收集CID信息""" cid_elements = root.xpath('//ns:chatid', namespaces=self.NS) if cid_elements: cid = cid_elements[0].text self.cid_map[cid] = self.cid_map.get(cid, 0) + 1 def _process_danmaku(self, element): 修改代码，实现对xml进行去重合并，jieba库进行分词后统计词频

- 停用词文件的加载：用户需要准备一个停用词列表，可能从文件中读取，每行一个停用词。 - 分词时的参数设置：是否启用全模式或精确模式，是否需要处理标点符号等。 - 性能问题：如果弹幕数据量很大，需要考虑处理...

在这串代码优化一步，让我可以自己把不想要的词剔除： 1. 读取数据 df = pd.read_excel(r'D:/懂车帝问答.xlsx') text = ' '.join(df['内容'].dropna().astype(str).tolist()) # 2. 分词并过滤单字词 def process_text(text): words = jieba.cut(text) filtered_words = [] for word in words: if len(word) > 1: # 过滤单个字 filtered_words.append(word) return filtered_words filtered_words = process_text(text) # 3. 统计词频 word_freq = Counter(filtered_words) top_words = word_freq.most_common(100) # 取前100个高频词 # 4. 创建词频图 plt.figure(figsize=(15, 10)) plt.subplot(121)

原代码流程（假设）：-读取数据-对文本进行分词-去除停用词（包括标点、常用停用词）-统计词频-绘制条形图改进：-在去除停用词的步骤中，加入自定义停用词列表。假设我们已有的停用词列表为stopwords（来自nltk或...

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