简介：本文的首席执行官注释将介绍与Python词库相关的多少个单词。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
我ǎ[qiǎoshérúHuáng]
词汇表
基本解释详细解释
舌头是灵巧的，它可以像里德一样发出音乐。描述了Qiao的话，您可以说话。
贬损
空间不足
汤刘和“诫命是对与错”：“舌头就像春天，但它没有听。
例句
1.这个?女儿-in -law对她的母亲-in -law感到非常满意。
关闭 - 含义
代名词
摇动嘴唇，舌头，摇动嘴唇和舌头
在这个时期结束时，我暂时更加忙于编写纸巾框架。今天，我将介绍如何使用Python生成单词云。尽管Internet上有许多单词云生成工具，但Python的编写更加满足。
今天是励志歌曲的云一词。百度图书馆中有20首歌曲，例如“顽固”，海顿·天空，每个人都很熟悉。
要使用的Python库是Jieba（中国的Chanchers），WordCol，Matplotlib，pil，numpy。
我们要做的第一件事是阅读歌词。我拥有文件目录中励志歌曲文本中存在的歌词。
现在读他
12345
#encoding = gbklyric ='f = open（'https://www.shouxicto.com/article/ firminational Song词
添加＃编码= GBK，以防止随后的操作报告错误。
然后，我们使用jieba发送一个单词以在歌曲中经常提取单词以提取单词
123456
import jieba.analyseresult = jieba.analyse.textrank（lyric，topk = 50，water water = true）关键字= dicts = dict（）in Resultes [i [i [0]] = i [1] print（keint）
得到答案：
然后，我们可以通过WritCloud和其他库生成单词
首先，自己找到一张图片作为云单词形状的图片
12345678910111213
图）plt.imshow（wc）plt.imshow（wc.recolor（color_func = image_color））plt.axis（“ off”）plt.show（）
保存生成图片
1
wc.to_file（'dream.png'）
完整代码：
123456789111112131415171819202222222222272829
'，'r'）对于f：f：lyric+= f.read（）结果= jieba.analyse.textrank（lyric，topk = 50，weight prof weight = true）keywords = dicts = dicts = dict = dict（）in结果：keywords0]] =i [1] print（关键字）image.open（'https://www.shouxicto.com/article/tim.jpg'）graph = np.array wc = wordcloud（font_path = wc）plt.imshow（wc）.recolor（color_func = image_color））plt.axis（“ off”）plt.show（）wc.to_file（'dream.png'）
上述Python生成云云的实现方法（建议）是与您共享的编辑器的所有内容。我希望给您参考，并希望每个人都支持脚本回家。
由更基本的方法编写的参考代码：
＃！/usr/bin/env Python
＃ - * - 编码：UTF-8 - * -
#Python 2.7
导入
打印u'请输入字符串：'
wz = raw_input（）
s = wz.lower（）
＃小写单词的正则表达
r ='[a-z]+'
＃请所有单词
ws = re.findall（r，s）
＃定义词典来存储单词和时间
dt = {}
对于WS中的W：
dt [w] = dt.setDefault（w，0）+1
#wd存储单词的集合，可能有几个，例如2个单词，所有这些都出现了30次
WD = []
#max最多用于存储单词
最大= 0
对于dt.items（）中的时间：
如果Timesmax：
WD = []
wd.append（word）
最大=时间
ELF Times == Max：
wd.append（word）
打印u具有一个％的单词，最高频率：'％len（wd）
对于WD中的X：
打印“％s％s”％（x，max）
测试
请输入字符串：
一个好的开始使结局很好！！！
有2个单词，最常出现：
A2
好2
显然，这些单词与空间有区别。如果统计信息很简单，则将空间分为列表以删除空项目。列表长度是单词数。
def word_len（s）：返回len（[i in s.split（''）如果i]）
使用
S ='我是男孩！”打印word_len（s）
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的Python词库相关内容的相关内容摘要。希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享?