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本文作者：钱梦璇
文字编辑：孙晓玲
技术总编：张 邯
爬虫俱乐部将于2020年1月5日至11日在湖北武汉举行为期一周的Stata编程技术定制培训，此次采取初级班和高级班分批次培训。课程通过案例教学模式，旨在帮助大家在短期内掌握Stata软件编程、金融计量知识和实证分析方法，使大家熟悉Stata核心的爬虫技术，以及Stata与其他软件交互的高端技术。目前正在火热招生中~详细培训大纲及报名方式，请点击《爬虫俱乐部2020第一期Stata编程训练营开始报名啦！》或点击文末阅读原文呦~
import re #正则表达式模块 from collections import Counter #Counter是一个简单的计数器import jieba #中文分词库with open('stopwords.txt',encoding='UTF-8') as f:stop_words=[i.strip() for i in f.readlines()]words=[] with open('野狼disco.txt',encoding='utf8') as comments: for line in comments: line=line.strip() #过滤数字、字母和一些其他的干扰字符 line=re.sub(r'[0-9A-Za-z.【】、一。，！~\*]','',line) line=jieba.lcut(line) #过滤长度为1的词 line=filter(lambda word:len(word)>1,line)#过滤停用词 if line not in stop_words: words.extend(line) print(words)分词结果如下所示：
topfreq_words=Counter(words).most_common(100)print(topfreq_words)Counter计数器中的most_common()函数统计了单词出现的次数，函数参数100表明打印次数排名为前100的单词。如下所示：
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import WordCloud#封装函数def Word_Cloud(): wordcloud=( WordCloud() .add("", topfreq_words, word_size_range=[15, 105],shape='circle') .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="野狼disco-词云图",subtitle="b站评论")) ) return wordcloudWord_Cloud().render('E:\野狼disco-词云图.html')add中的word_size_range表示词语的大小范围，shape定义了词云图的形状，这里选择“circle”类型。
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