Python使用jieba进行中文分词与词频统计及词云生成

Dylan

发布时间：2026-10-14 | 3人浏览过

原创

本文介绍如何利用Python的jieba库对中文文本进行精确分词，并通过Counter模块统计高频词汇。同时结合matplotlib和wordcloud库，将统计结果可视化生成词云图。文章包含完整的代码示例、运行结果分析及注意事项，适用于需要处理中文文档并提取关键信息的场景。

Python jieba分词与词频统计基础

以下是具体的代码实现过程，请仔细阅读后续内容。


#! python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import os, codecs
import jieba
from collections import Counter
 
def get_words(txt):
 seg_list = jieba.cut(txt)
 c = Counter()
 for x in seg_list:
  if len(x)>1 and x != '\r\n':
   c[x] += 1
 print('常用词频度统计结果')
 for (k,v) in c.most_common(100):
  print('%s%s %s %d' % (' '*(5-len(k)), k, '*'*int(v/3), v))
 
if __name__ == '__main__':
 with codecs.open('19d.txt', 'r', 'utf8') as f:
  txt = f.read()
 get_words(txt)

测试样本采用十九大报告全文内容。


常用词频度统计结果
  发展 ********************************************************************** 212
  中国 ******************************************************** 168
  人民 **************************************************** 157
  建设 ************************************************* 148
 社会主义 ************************************************ 146
  坚持 ******************************************* 130
  国家 ****************************** 90
  全面 ***************************** 88
  制度 *************************** 83
  实现 *************************** 83
  推进 *************************** 81
  政治 ************************** 80
  社会 ************************** 80
  特色 ************************** 79
  加强 *********************** 71
  体系 ********************** 68
  文化 ********************** 66
  我们 ********************* 64
  时代 ********************* 63
  必须 ******************** 61
  经济 ******************* 59
  伟大 ******************* 58
  完善 ***************** 51
  我国 **************** 50
  推动 *************** 47
 现代化 *************** 47
  安全 *************** 46
  更加 ************** 44
  民主 ************** 44

补充说明：本示例演示如何使用jieba读取TXT文档，执行分词操作，统计词频，并最终输出词云图像。

具体代码实现如下。

中文文本分词与词云生成实现


# 库的引用
import jieba
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
#定义一个空字符串
final = ""
#文件夹位置
filename = r"D:\python\pra\推荐系统1-500.txt"
 
#打开文件夹，读取内容，并进行分词
with open(filename,'r',encoding = 'utf-8') as f:
  for line in f.readlines():
    word = jieba.cut(line)
    for i in word:
      final = final + i +" "

程序运行后的输出结果展示。


# 图云打印
word_pic = WordCloud(font_path = r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf',width = 2000,height = 1000).generate(final)
plt.imshow(word_pic)
#去掉坐标轴
plt.axis('off')
#保存图片到相应文件夹
plt.savefig(r'D:\python\pra\6.png')

生成的词云图像效果展示。