iPhone賣不動了！蘋果股價創年內最大日跌幅：市值一夜蒸發萬億元
8月5日消息，今天凌晨美股三大指數高開低走集體收跌，道指跌0.41%；納指跌0.36%；標普500指數跌0.52%。熱門科技股也都變化極大，其中蘋果報181.99美元，跌4.8%，創
今天我們來簡單介紹下中文分詞庫。
在Python中，有多個分詞庫可供選擇。以下是一些常用的中文分詞庫：
這些分詞庫都有各自的特點和適用場景，你可以根據自己的需求選擇合適的分詞庫進行使用。
當你安裝了jieba庫之后，你就可以在Python中使用它來進行中文分詞。下面是一個簡單的介紹：
首先，你需要使用`import jieba`語句將jieba庫導入你的Python腳本中。
接下來，你可以使用`jieba.cut`方法來對中文文本進行分詞，例如：
import jiebatext = "我喜歡學習自然語言處理"seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))上述代碼中，`jieba.cut`方法用于對`text`進行分詞，`cut_all=False`表示使用精確模式進行分詞，將分詞結果存儲在`seg_list`中，并通過`"/ ".join(seg_list)`將分詞結果以空格分隔打印出來。
除了精確模式外，jieba還支持搜索引擎模式和全模式的分詞，你可以根據自己的需求選擇合適的模式。
此外，jieba還支持添加自定義詞典、關鍵詞提取、詞性標注等功能，具體可以查閱jieba庫的官方文檔以了解更多信息。
下面是一個簡單的示例：
假設你有一個名為`text.txt`的文本文件，其中包含需要生成詞云的文本內容。首先，使用jieba庫對文本進行分詞，并將分詞結果拼接成字符串。然后，創建一個WordCloud對象，并指定詞云的寬度、高度、背景顏色等參數。最后，使用matplotlib庫繪制詞云圖像并顯示出來。
你可以根據自己的需求調整詞云的參數，以及對分詞結果進行處理、過濾等操作，以獲得更好的詞云效果。
import jiebafrom wordcloud import WordCloud# 讀取文本文件with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read()# 使用jieba進行分詞seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)seg_text = ' '.join(seg_list)from wordcloud import STOPWORDSSTOPWORDS.add('的') # 根據需要添加停用詞# 創建詞云對象wordcloud = WordCloud(font_path='simkai.ttf', width=800, height=400, background_color='white').generate(seg_text)# 繪制詞云import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis('off') # 不顯示坐標軸plt.show()本文鏈接：http://www.www897cc.com/showinfo-26-45466-0.html淺淺介紹下中文分詞，用這些庫搞定
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