Python 我怎样才能让一片片的文字一起出现？

编辑“请仅关注以下示例中的答案，没有广泛的场景”

嗯。我读过云这个词。但我想知道如何表示字符串变量中最频繁出现的单词，如下面的示例所示：

Var_x
wireless problems, migration to competitor
dissatisfied customers, technicians visits scheduled
call waiting, technicians visits
bad customer experience, wireless problems

---

所以我想要的是：（“无线问题”和“技术人员访问”）云中的表示。如何做到这一点？

此代码生成相邻单词的频率分布，可用作底层单词云数据：

from nltk import bigrams, FreqDist
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from operator import itemgetter

sent = 'wireless problems, migration to competitor\n\
dissatisfied customers, technicians visits scheduled\n\
call waiting, technicians visits\n\
bad customer experience, wireless problems'

tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
sent_words = tokenizer.tokenize(sent)
freq_dist = FreqDist(bigrams(sent_words))

for k,v in sorted(freq_dist.items(), key=itemgetter(1), reverse=True):
    print(k,v)

输出

('technicians', 'visits') 2
('wireless', 'problems') 2
('dissatisfied', 'customers') 1
('bad', 'customer') 1
('scheduled', 'call') 1
('competitor', 'dissatisfied') 1
('migration', 'to') 1
('to', 'competitor') 1
('visits', 'scheduled') 1
('call', 'waiting') 1
('problems', 'migration') 1
('waiting', 'technicians') 1
('customers', 'technicians') 1
('customer', 'experience') 1
('experience', 'wireless') 1
('visits', 'bad') 1

---

此代码生成相邻单词的频率分布，这些单词可用作基础单词云数据：

from nltk import bigrams, FreqDist
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from operator import itemgetter

sent = 'wireless problems, migration to competitor\n\
dissatisfied customers, technicians visits scheduled\n\
call waiting, technicians visits\n\
bad customer experience, wireless problems'

tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
sent_words = tokenizer.tokenize(sent)
freq_dist = FreqDist(bigrams(sent_words))

for k,v in sorted(freq_dist.items(), key=itemgetter(1), reverse=True):
    print(k,v)

输出

('technicians', 'visits') 2
('wireless', 'problems') 2
('dissatisfied', 'customers') 1
('bad', 'customer') 1
('scheduled', 'call') 1
('competitor', 'dissatisfied') 1
('migration', 'to') 1
('to', 'competitor') 1
('visits', 'scheduled') 1
('call', 'waiting') 1
('problems', 'migration') 1
('waiting', 'technicians') 1
('customers', 'technicians') 1
('customer', 'experience') 1
('experience', 'wireless') 1
('visits', 'bad') 1

---

使用各种库中的一个库或反驳为什么否决？您的问题很广泛，所以我假设这就是为什么-我没有否决它-或者因为如果您查看我链接的sklearn选项，然后查看文档，您将看到您可以设置ngram的“N”。意思是在你的案例中将其设置为bigrams使用各种库中的一个或反驳为什么否决？你的问题很广泛，所以我假设这就是为什么-我没有否决它-或者因为如果你查看我链接的sklearn选项，然后查找文档，你会看到你可以设置ngram的“N”。意思是在你的案例中将其设置为bigrams谢谢，我如何绘制这样的数据？看看这篇四年前的博文：。相应的更新代码位于github上的以下位置：。此库是github上目前最流行的python word cloud库，但如果它不适合您的需要，还有其他库。也可以查看此帖子，了解一些使用

word\u cloud

制作的非常出色的word cloud：谢谢，我已经看过了。但是它会生成单字云，我想要基于你为2个单词频率创建的输出的云。你能将每个两个单词元组连接成单个单词并通过

word\u cloud

运行它们吗？谢谢，我如何绘制这样的数据？看看四年前的这篇博文：。相应的更新代码位于github上的以下位置：。此库是github上目前最流行的python word cloud库，但如果它不适合您的需要，还有其他库。也可以查看此帖子，了解一些使用

word\u cloud

制作的非常出色的word cloud：谢谢，我已经看过了。但是它会生成单字云，我希望云基于您为2个单词频率创建的输出。您可以将每个两个单词元组连接成单字，并通过

word\u-cloud

运行它们吗？