Python文本处理与可视化：分词及词云生成

在本教程中，我们将详细介绍如何利用Python进行文本处理，并生成直观的词云图来展示文本数据的主要特征。具体步骤包括文本文件的合并、分词、去除停用词以及最终生成词云图。

### 1. 环境准备
确保安装了以下库：
- `jieba`：用于中文分词
- `pandas`：用于数据处理和统计
- `matplotlib`：用于绘图
- `wordcloud`：用于生成词云图
- `scipy`：用于图像处理（如背景图片加载）

#### 安装依赖库
```bash
pip install jieba pandas matplotlib wordcloud scipy
```

### 2. 合并文本文件
我们将编写一个函数来合并多个文本文件到一个文件中，以便后续处理。
```python
import os

def merge_txt_files(output_filename='all_result.txt', input_dir='corpus'):
# 获取目标文件夹路径
mergefiledir = os.path.join(os.getcwd(), input_dir)
# 获取当前文件夹中的文件名称列表
filenames = os.listdir(mergefiledir)
# 打开输出文件
with open(output_filename, 'w', encoding='utf-8') as outfile:
for filename in filenames:
filepath = os.path.join(mergefiledir, filename)
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as infile:
outfile.write(infile.read())
outfile.write('\n')

print('txt 文件整合完成！----')
```

### 3. 分词处理与词频统计
接下来，我们将对合并后的文本进行分词，并统计每个词出现的频率。
```python
import codecs
import jieba
import pandas as pd

# 导入文本，分词处理
with codecs.open('all_result.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
cOntent= file.read()

segment = [seg for seg in jieba.cut(content) if len(seg) > 1 and seg != '\r\n']

# 去停用词
words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
stopwords = pd.read_csv('stopword.txt', sep='\t', header=None, names=['stopword'], encoding='utf-8')
words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]

# 统计词频
words_stat = words_df.groupby('segment').size().reset_index(name='count').sort_values(by='count', ascending=False)
```

### 4. 生成词云图
最后，我们将使用词频统计数据生成词云图。
```python
from wordcloud import WordCloud
from scipy.misc import imread
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import ImageColorGenerator

# 自定义词云背景
background_image = imread('mangguo.png')
wordcloud = WordCloud(
background_color='white',
mask=background_image,
font_path='msyh.ttf'
).generate_from_frequencies(words_stat.set_index('segment')['count'].to_dict())

# 使用背景图片的颜色
image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

# 保存词云图
wordcloud.to_file('ciyun.png')
print('词云 图片生成 完成-----ciyun.png')
```

### 注意事项
- 在Windows上安装`wordcloud`包时，可能需要从[Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)下载对应的`.whl`文件。
- `wordcloud.fit_words()`方法接受的是一个字典类型的参数。