Python词云的正确实现方法实例
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一、相关模块
jieba：中文分词
wordcloud ：Python词云库
imageio：读取图形数据
安装：
pip install jieba
pip install wordcloud
pip install imageio
二、wordcloud四大类
| 类 | 功能 |
|---|---|
| WordCloud([font_path, width, height, …]) | 生成和绘制词云对象 |
| ImageColorGenerator(image[, default_color]) | 基于图片的色彩 |
| random_color_func([word, font_size, …]) | 随机生成颜色 |
| get_single_color_func(color) | 创建一个颜色函数,它返回一个色调和饱和度 |
三、wordcloud类
1、WordCloud类
class wordcloud.WordCloud(
font_path=None, width=400, height=200, margin=2,
ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9, mask=None,
scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4,
stopwords=None, random_state=None, background_color='black',
max_font_size=None, font_step=1, mode='RGB', relative_scaling='auto',
regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True,
contour_width=0, contour_color='black', repeat=False, include_numbers=False,
min_word_length=0, collocation_threshold=30)
2、WordCloud参数详解
| 参数 | 详解 |
|---|---|
| font_path | 词云图的字体路径（OTF或TTF格式） |
| width | 画布的宽度、默认为400，如果mask不为空时，设置为mask获取图片的大小 |
| height | 画布的高度，默认为200，如果mask不为空时，设置为mask获取图片的大小 |
| prefer_horizontal | 默认值0.9；当值<1时，遇到不合适的地方时，算法将词体自动旋转 |
| mask | 默认为None；如果不为空，指定了画布的图形，则width和height值不生效，使用提供的图形的大小 |
| contour_width | 如果mask不为空，并且contour_width>0，将描绘出mask获取图片的轮廓，值越大，轮廓的线越粗 |
| contour_color | 使用Mask时，描绘图片轮廓的颜色 |
| scale | 图片生成后放大缩小时的分辨率 |
| min_font_size | 词云图显示的最小字体，默认为4 |
| max_font_size | 词云图显示的最大字体 |
| max_words | 词云显示的最大词数 |
| font_step | 字体步长 |
| stopwords | 不显示的词，如果没有设置，则使用默认的内置的STOPWORdS列表；如果使用generate_from_frequencies参数，则忽略 |
| background_color | 背景颜色 |
| mode | 默认为"RGB"，当mode="RGBA"并且background_color为None时，将会显示透明背景 |
| relative_scaling | 字体大小与词频的关系，默认值为auto |
| color_func | 默认为None，color_func=lambda *args, **kwargs:(255,0,0)词云的字体颜色将这设置为红色 |
| regexp | 使用正则切分，默认为r"\w[\w']+"，如果使用generate_from_frequencies则此参数不生效 |
| collocations | 是否包含两个词的搭配，默认为True，如果使用generate_from_frequencies则此参数不生效 |
| colormap | 设置颜色的参数，默认为"viridis"，如果使用color_func参数，则此参数不生效 |
| normalize_plurals | 是否删除尾随的词，比如's，如果使用generate_from_frequencies参数，则此参数不生效 |
| repeat | 是否重复词组直到设置的最大的词组数 |
| include_numbers | 是否包含数字，默认我False |
| min_word_length | 最小数量的词，默认为0 |
| collocation_threshold | 默认为30，整体搭配的评分等级 |
3、WordCloud类方法详解
| 方法 | 功能 |
|---|---|
| fit_words() | 根据词频生成词云 |
| generate_from_frequencies（) | 根据词频生成词云 |
| generate() | 根据文本生成词云 |
| generate_from_text() | 根据文本生成词云 |
| process_text() | 将长文本分词，并去除屏蔽词 |
| recolor() | 对输出颜色重新着色 |
| to_array() | 转换为numpy数组 |
| to_file() | 保存为图片文件 |
| to_svg() | 保存为SVG（可缩放矢量图形） |
四、实例
1、简单图案
代码：
import wordcloud
# 词云使用的文字
text = "lemon"
# 使用wordcloud.WordCloud类，并传入相关的参数
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True)
wc.generate(text)
# 保存图片
wc.to_file('test1.png')
2、自定义图片
代码：
import wordcloud
# 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("333.jpg")
# 词云使用的文字
text = "lemon"
# 使用wordcloud.WordCloud类，并传入相关的参数
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True,mask=mk)
wc.generate(text)
# 保存图片
wc.to_file('test1.png')
3、从文本读取
代码：
import wordcloud
import jieba
# 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chen.jpg")
# 使用wordcloud.WordCloud类，并传入相关的参数
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
prefer_horizontal=0.5,
repeat=True,
mask=mk,
font_path='/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc',
contour_width=2,
contour_color='pink',
collocation_threshold=100,
)
# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到string
f = open('gong.txt', encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)
# 将string变量传入w的generate()方法，给词云输入文字
wc.generate(string)
# 保存图片
wc.to_file('test.png')
总结
到此这篇关于Python词云的正确实现方法的文章就介绍到这了,更多相关Python词云实现内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
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