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Python——《三国演义》词云.zip

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简介:
本作品为基于古典名著《三国演义》文本数据制作的Python词云项目,通过编程技术直观展示小说中的高频词汇与核心主题。 设计一个程序来读取文件“threekingdoms.txt”,其中包含《三国演义》的全文内容,并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出词频最高的5个词汇。例如,“玄德”、“刘备”、“刘皇叔”等都是指同一个人。 可以使用字典来存储需要去除重复的人名,如下所示: ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 这个字典用于将文本中的不同称呼统一为标准名称,以便统计每个角色出现的次数。

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  • Python——《.zip
    优质
    这是一个基于古典名著《三国演义》文本数据创建的Python项目,通过词频分析和可视化技术生成了“三国”主题的词云图。 设计一个程序来读取文件 `threekingdoms.txt` 中的《三国演义》全文,并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出出现频率最高的5个词语。 例如,玄德、刘备、玄德曰、刘皇叔和皇叔都是指同一个人。可以使用字典来存储需要合并的人名: ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 程序需要读取文件内容,处理人名的去重,并生成词频最高的词语列表。
  • Python——《.zip
    优质
    本作品为基于古典名著《三国演义》文本数据制作的Python词云项目,通过编程技术直观展示小说中的高频词汇与核心主题。 设计一个程序来读取文件“threekingdoms.txt”,其中包含《三国演义》的全文内容,并对常见人名进行去重处理后生成词云图。同时列出词频最高的5个词汇。例如,“玄德”、“刘备”、“刘皇叔”等都是指同一个人。 可以使用字典来存储需要去除重复的人名,如下所示: ```python dupDict = { 曹操: [孟德, 丞相], 玄德: [刘备, 皇叔, 刘皇叔, 玄德曰], 云长: [关羽, 关云长, 关公], 孔明: [诸葛亮, 诸葛, 孔明曰], 张飞: [翼徳], 赵云: [子龙, 赵子龙], 周瑜: [公瑾, 都督] } ``` 这个字典用于将文本中的不同称呼统一为标准名称,以便统计每个角色出现的次数。
  • 制作.txt
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    《三国演义》词云图通过对经典文学作品中的词汇进行统计和可视化处理,突出展示了原著中出现频率较高的关键词汇,形象直观地反映了小说的主题与特色。 该文件是《三国演义》的示例文本,来源于一篇博客文章。文中内容主要围绕中国古典文学名著《三国演义》进行探讨与分析。
  • 利用Python进行《频分析
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    本项目运用Python编程语言对经典文学作品《三国演义》中的词汇频率进行了深入分析,旨在揭示文本特征与历史背景之间的联系。通过数据处理和可视化技术,探索小说的语言风格及时代特色。 基于Python的《三国演义》词频分析包括中文和英文两种版本的分析。
  • Python】利用wordcloud进行《频统计
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    本教程介绍如何使用Python的wordcloud库对古典名著《三国演义》中的文本数据进行词频统计与可视化展示。 【Python】三国演义词频统计,使用wordcloud实现。包含两份代码:一份用于词频统计,另一份用于生成词云。此外还有《三国演义》的文本段落档供参考,感谢下载。
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    本项目利用Python编程语言和相关数据可视化库,依据古典名著《三国演义》的人物关系,创建并展示了人物间的慈云图(亲疏关系网络图),为读者提供了一种全新的视角来理解和分析这部文学作品中复杂的人际网络。此示例旨在说明如何通过编程手段将经典文学与现代技术相结合,创造互动性和教育性兼备的学习工具。 该Python脚本用于生成《三国演义》文本的词云图,其主要功能和流程如下: 1. 导入必需库:使用了jieba库进行中文分词,并利用wordcloud库创建词云。 2. 打开文件:三国演义.txt 文件通过`open(三国演义.txt, r, encoding=utf-8)`以UTF-8编码方式打开并读取内容。 3. 读取文本:使用`f.read()`函数将整个文件的内容加载到变量t中。 4. 关闭文件:完成操作后,调用`f.close()`关闭已打开的文件。 5. 分词处理:通过jieba.lcut(t)对文本进行中文分词,并将结果存储在列表ls中。 6. 构建词云字符串:把所有分词语句以空格连接形成一个单独的字符串txt,供后续生成词云使用。 7. 创建WordCloud对象:利用wordcloud库中的`WordCloud()`函数创建一个名为w的对象,设置相关参数如大小、颜色和字体等信息。 8. 生成词云图:调用`w.generate(txt)`方法根据构建好的文本字符串txt来绘制词云图像。 9. 输出结果:通过`w.to_file(grwordcloud.png)`将最终的词云保存为png格式文件。
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    本Python脚本用于分析《三国演义》小说中各人物角色出现频率,通过数据可视化帮助读者了解主要角色的重要性及其在故事中的分布情况。 利用Python及Jieba库对《三国演义》进行精准分析,可以统计人物出场频次或单纯计算词频,以此来研究《三国演义》中角色的戏份分布和用语习惯。
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