실습하기¶

In [1]:

# "\t \n"를 기준으로 작업을 진행하기

In [2]:

with open('data/war_of_flower.txt', 'r') as f:
    text = f.readlines()

In [3]:

import re
result, tokenizer = [], re.compile(r"^\d+")
for t in text:
    if t.replace(" ","").find('곽철용') != -1:
        if "".join(tokenizer.findall(t)):
            pass
        elif t.replace(" ","").find(':') != -1:
            result.append(" ".join(t.split(":")[1:]))
        else:
            result.append(t.replace('\t', ''))

In [4]:

from konlpy.tag import Mecab
result    = " ".join(result)
token_kcw = [_ for _ in Mecab().nouns(result) if len(_) >2]
token_kcw_unique = list(set(token_kcw))
len(token_kcw_unique)

Out[4]:

In [5]:

"// ".join(token_kcw_unique)

Out[5]:

'케이드// 용팔이// 배신자// 젓가락질// 뒷자리// 스피커폰// 뒷머리// 사이즈// 신경질// 마요네즈// 조수석// 모니터// 넥타이// 골프채// 판대기// 손가락// 대통령// 워키토키// 사무실// 기집애// 똘마니// 화투판// 그걸로// 피투성이// 오야지// 한마디// 자본주의// 비닐하우스// 깡다구// 아버지// 변사체// 운전자// 이걸로// 허리춤// 패거리// 청요리// 선순데// 이야기// 손모가지// 대한민국'

In [7]:

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
font_file = "data/D2Coding.ttf"
wcloud    = WordCloud(font_file, relative_scaling=0, collocations=False).generate(" ".join(token_kcw))
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(wcloud)
plt.axis("off")

Out[7]:

(-0.5, 399.5, 199.5, -0.5)

In [8]:

from konlpy.tag import Mecab
result    = " ".join(text)
tokens = [_ for _ in Mecab().nouns(result) if len(_) >2]
len(tokens)

Out[8]:

In [9]:

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
font_file = "data/D2Coding.ttf"
wcloud    = WordCloud(font_file, relative_scaling=0, collocations=False).generate(" ".join(tokens))
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(wcloud)
plt.axis("off")

Out[9]:

(-0.5, 399.5, 199.5, -0.5)

In [ ]: