# 官方例程

# encoding=utf-8

import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)

print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式

输出:===============================

【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)

print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式

输出:  ======================

【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")

# 默认是精确模式

print(", ".join(seg_list))

输出:================

【新词识别】:他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处,“杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了)

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所,后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式

print(", ".join(seg_list))

输出:=================================

【搜索引擎模式】: 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

附上个人案例:

词云wordcloud+jieba+matplotlib做出漂亮的词云效果:

#!usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 _*-
"""
@author:wujf
@file: word.py
@time: 2018/09/14 10:05
必须要安装 matplotlib
"""
import sys
# default_encoding = 'utf-8'
# if sys.getdefaultencoding() != default_encoding:
# reload(sys)
# sys.setdefaultencoding(default_encoding)
import jieba
from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt with open(r"C:\\Users\\lenovo\\PycharmProjects\\Primary\\lover.txt",'r') as f:
text = f.read() str = " ".join(jieba.cut(text)) print type(str) font = r"C:\\Windows\\Fonts\\微软雅黑\\msyhl.ttc" #这里一定要些win10电脑里面的中文字体,否则遇到中文字体分不出来
s = WordCloud(font_path=font,
background_color='black',
width=1200,
height=600
).generate(str)
s.to_file("cloud.png")
plt.imshow(s)
plt.axis("off")
plt.show()

效果图:

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