基于Python词云分析政府工作报告关键词

前言

十三届全国人大三次会议作了政府工作报告。这份政府工作报告仅有10500字左右,据悉是改革开放40年以来最短的一次。受到疫情影响,今年的两会会议适当缩短,政府工作报告也大幅压缩,体现了“实干为要”的理念。那么,这份政府工作报告突出强调了哪些关键词呢?我们其实可以基于Python技术进行词频分析和词云制作!

import matplotlib.pyplot as plt#绘图库
import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 读入文本数据
fp = open(r'D:\爬虫下载\2020年政府工作报告.txt','r',encoding='utf-8')
content = fp.read()
# print(content)
#分词
words = jieba.lcut(content)
# 词频分析操作
data = {}
for word in words:
  if len(word)>1:
    if word in data:
      data[word]+=1
    else:
      data[word]=1
# print(data)

#排序
hist = list(data.items())#转成列表
hist.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True)
# print(hist)

#调试输出
for i in range(20):
  # print(hist[i])
  print('{:<10}{:>5}'.format(hist[i][0],hist[i][1]))#左对齐10,右对齐5个长度

下表统计了今年的政府工作报告中出现次数最多的几个关键词。我们可以看到,今年的政府工作报告中提到“发展”的次数最多,一共出现了69次,“发展”一直都是政府工作报告中的重要关键词;其次是“就业”,出现了39次,足以显示新冠疫情之下就业问题的严峻性,以及党中央、国务院对就业问题的高度重视,政府工作报告中没有提出全年经济增速的具体目标,但仍然提出了就业目标——城镇新增就业900万人以上、城镇调查失业率6%左右、城镇登记失业率5.5%左右;第三多的就是“疫情”,报告中多次提到疫情防控工作,并指出这次新冠肺炎疫情,是新中国成立以来我国遭遇的传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的公共卫生事件。

“企业”作为市场经济的主体,出现的次数达到了30次,要想保障就业和民生,必须稳住上亿市场主体,尽力帮助企业特别是中小微企业、个体工商户渡过难关,报告提出要加大宏观政策实施力度,着力稳企业保就业。还有“支持”、“保障”、“加强”、“推进”等鼓舞人心的关键词出现次数也很多,相信大家看到政府工作报告中满满的政策“干货”,信心和底气也会更足了。

根据关键词的出现次数,我们可以使用Python绘制出政府工作报告词云图。Python的词云功能相当强大,你可以自己设定形状、字体、大小!

result = ' '.join(words)
# print(result)
#生成词云
wc = WordCloud(
  font_path=r'D:\PPT\ppt字体\思源宋体SC-Regular.otf',
  background_color = 'white',#背景颜色
  width=500,#图片的宽
  height=300,
  max_font_size=50,
  min_font_size=12
)
wc.generate(result)
wc.to_file(r'.\wordcloud.png')#保存图片
#显示图片
plt.figure('政府工作报告')
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')#关闭坐标轴
plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 用Python和WordCloud绘制词云的实现方法(内附让字体清晰的秘笈)

    环境及模块: Win7 64位 Python 3.6.4 WordCloud 1.5.0 Pillow 5.0.0 Jieba 0.39 目标: 绘制安徽省2018年某些科技项目的词云,直观展示热点. 思路: 先提取项目的名称,再用Jieba分词后提取词汇:过滤掉"研发"."系列"等无意义的词:最后用WordCloud 绘制词云. 扩展: 词云默认是矩形的,本代码采用图片作为蒙版,产生异形词云图.这里用的图片是安徽省地图. 秘笈: 用网上的常规方法绘制的词云,字体有

  • python词云库wordCloud使用方法详解(解决中文乱码)

    文章中的例子主要借鉴wordColud的examples,在文章对examples中的例子做了一些改动. 一.wordColud设计中文词云乱码 使用wordColud设计词云的时候可能会产生乱码问题,因为wordColud默认的字体不支持中文,所以我们只需要替换wordColud的默认字体即可正常显示中文. 1.中文词云乱码 我们使用simhei(黑体)来替换wordColud的默认字体. 2.替换默认字体 a.在字体文件*.tff字体文件(simhei.tff)拷贝到wordColud安装的

  • Python基于WordCloud制作词云图

    这篇文章主要介绍了python基于WordCloud制作词云图,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS import xlrd 2. 设置生成词云图的背景图片,最好是分辨率高且色彩边界分明的图片 de

  • Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

    python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利用图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观.清晰,以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3 柱状图 基本柱状图 from pyecharts import Bar # 基本柱状图 bar = Bar("基本柱状图", "副标题") bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题 bar.add('真实成本', # label ["1月&q

  • 详解Python如何生成词云的方法

    前言 今天教大家用wrodcloud模块来生成词云,我读取了一篇小说并生成了词云,先看一下效果图: 效果图一: 效果图二: 根据效果图分析的还是比较准确的,小说中的主人公就是"程理",所以出现次数最多.图中有两种模式,一种是默认的模式,另一种是自己添加图片作为背景.下面我就带大家一起来学习怎样去生成词云! wordcloud的安装 对于新人来说安装wordcloud模块就是一大关,我们一般都是通过Pycharm或者PIP安装的,但是在安装wordcloud时会提示错误,如下: 我的解决

  • 详解Python数据可视化编程 - 词云生成并保存(jieba+WordCloud)

    思维导图: 效果(语句版): 源码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ # ============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/Fa

  • Python制作词云图代码实例

    词云图是将词汇按照频率的高低显示不同大小而形成的图,可以一目了然地看出关键词.下面是词云图的python代码- #导入需要模块 import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator text_road=str(input('请输入文章的路径:')) pi

  • python词云库wordcloud的使用方法与实例详解

    wordcloud是优秀的词云展示第三方库 一.基本使用 import jieba import wordcloud txt = open("1.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) txt_1 = " ".join(words) # print(txt1) w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc"

  • 基于Python词云分析政府工作报告关键词

    前言 十三届全国人大三次会议作了政府工作报告.这份政府工作报告仅有10500字左右,据悉是改革开放40年以来最短的一次.受到疫情影响,今年的两会会议适当缩短,政府工作报告也大幅压缩,体现了"实干为要"的理念.那么,这份政府工作报告突出强调了哪些关键词呢?我们其实可以基于Python技术进行词频分析和词云制作! import matplotlib.pyplot as plt#绘图库 import jieba from wordcloud import WordCloud # 读入文本数据

  • python词云库wordcloud自定义词云制作步骤分享

    目录 wordcloud库常规方法 第三方库 读取文件 自定义绘制指定形状的词云 wordcloud库常规方法 import wordcloud c=wordcloud.WordCloud() #构建词云对象,配置对象参数 c.generate("wordcloud by python ") #加载词云文本 c.to_file("pywordcloud.png") #输出词云文件 词云生成步骤: 分隔:以空格分隔单词 统计:单词出现次数并过滤(1-2个字母会被滤掉)

  • Python词云的正确实现方法实例

    一.相关模块 jieba:中文分词 wordcloud :Python词云库 imageio:读取图形数据 安装: pip install jieba pip install wordcloud pip install imageio 二.wordcloud四大类 类 功能 WordCloud([font_path, width, height, -]) 生成和绘制词云对象 ImageColorGenerator(image[, default_color]) 基于图片的色彩 random_co

  • 基于Python实现股票收益率分析

    目录 前言 案例详情 编程任务 编程提示 参考代码 任务1的代码 任务2的代码 任务3的代码 前言 金融行业的Python学习,不同于IT系统开发,我们并不需要达到程序员的水平.然而,学会Python可以让你实现一个人写完一个交易系统的需求,真正的一个人当成一支军队. 在量化交易里,Python是工具,金融是Sense,它可以让你的想法快速实现并得到验证.而在金融领域运用Python就必然会涉及资本市场最重要的部分——股票.“股市如此多娇,引无数投资者竞折腰”,用Python来分析股票投资组合收

  • 基于 Python实现云服务器的CDN域名远程鉴权配置

    目录 实战场景 开启远程鉴权 Python 端权限验证 验证逻辑 实战场景 在项目实战中,会碰到一种特定的运维场景,对CDN访问进行限制,一般手段是开启 referer 防盗链,开启 IP黑白名单,开启UA黑白名单,本篇博客为大家展示的是通过我们自己的服务器,然后实现远程鉴权,进行更加细致的权限判定. 实现目标: 请求CDN资源调用我们的鉴权服务器 鉴权服务器获取请求信息,并保存到日志中 分别返回鉴权成功,鉴权失败 开启远程鉴权 在远程鉴权页面打开[开关]之后,出现如下配置界面,这里相关细节描述

  • Python超简单分析评论提取关键词制作精美词云流程

    目录  一.抓取全部评论 1.找到评论接口 2.Python 获取评论 二.文本分词.词云制作 1.文本分析 2.生成词云 3.初步效果-模糊不清 4.最终效果-高清无马  一.抓取全部评论 吾的这篇文章,有 1022 次评论,一条条看,吾看不过来,于是想到 Python 词云,提取关键词,倒也是一桩趣事. 评论情况: {'android': 545 次, 'ios': 110 次, 'pc': 44 次, 'uniapp': 1 次} 一个小细节:给我评论的设备中,安卓苹果比是 5:1. Bu

  • 用python实现词云效果实例介绍

    目录 什么是词云 一.特效预览 二.程序原理 三.程序源码 总结 什么是词云 词云其实就是就是对网络文本中出现频率较高的〝关键词〞予以视觉上的突出,形成〝关键词云层〞或〝关键词渲染〞从而过滤掉大量的文本信息 词云也是数据可视化的一种形式.给出一段文本,根据关键词的出现频率而生成的一幅图像,人们只要扫一眼就能够明白其文章主旨. 一.特效预览 词云图 二.程序原理 从给出的文本中,进行分词处理,然后将每个词出现的的频率进行统计从给出的背景图片上,读出图片信息将文本按照出现的频率进行画图,出现频率越高

  • 用python爬取分析淘宝商品信息详解技术篇

    目录 背景介绍 一.模拟登陆 二.爬取商品信息 1. 定义相关参数 2. 分析并定义正则 3. 数据爬取 三.简单数据分析 1.导入库 2.中文显示 3.读取数据 4.分析价格分布 5.分析销售地分布 6.词云分析 写在最后 Tip:本文仅供学习与交流,切勿用于非法用途!!! 背景介绍 有个同学问我:"XXX,有没有办法搜集一下淘宝的商品信息啊,我想要做个统计".于是乎,闲来无事的我,又开始琢磨起这事- 一.模拟登陆 兴致勃勃的我,冲进淘宝就准备一顿乱搜: 在搜索栏里填好关键词:&qu

随机推荐