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基于Python词云分析政府工作报告关键词
站长资源 2024/11/25 佚名
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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。

基于Python词云分析政府工作报告关键词

“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()

基于Python词云分析政府工作报告关键词

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。

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