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  • 2020-11-23 04:35:45

     以前做词云的时候网上看的python做词云的坑都很多,耗了很多时间才高清楚wordcloud制作词云的精髓和脉络,整理如下。

    相关文章

    准备Mac环境下直接pip install wordcloud安装

    windows环境下依赖c v++和.whl文件,将报错提示的链接复制粘贴到浏览器下载安装VC++,并装好相应的.whl文件

    1.词云生成

    wordcloud包的基本用法

    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=0.5, regexp=None, collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)

    wordcloud的所有参数

    font_path : string //字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'

    width : int (default=400) //输出的画布宽度,默认为400像素

    height : int (default=200) //输出的画布高度,默认为200像素

    prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9 (所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 )

    mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空,设置的宽高值将被忽略,遮罩形状被 mask 取代。除全白(#FFFFFF)的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制词云。如:bg_pic = imread('读取一张图片.png'),背景图片的画布一定要设置为白色(#FFFFFF),然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存,就ok了。

    scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布,如设置为1.5,则长和宽都是原来画布的1.5倍。

    min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小

    font_step : int (default=1) //字体步长,如果步长大于1,会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。

    max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数

    stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS

    background_color : color value (default=”black”) //背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色。

    max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小

    mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明。

    relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性

    color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空,则使用 self.color_func

    regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本

    collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配

    colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法。

    fit_words(frequencies) //根据词频生成词云

    generate(text) //根据文本生成词云

    generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云

    generate_from_text(text) //根据文本生成词云

    process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词(此处指英语,中文分词还是需要自己用别的库先行实现,使用上面的 fit_words(frequencies) )

    recolor([random_state, color_func, colormap]) //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。

    to_array() //转化为 numpy array

    to_file(filename) //输出到文件

    2.Demo1:输入英文文本

    # 导入wordcloud模块和matplotlib模块

    from wordcloud import WordCloud

    import matplotlib.pyplot as plt

    from scipy.misc import imread

    # 读取一个txt文件

    text = open('test1.txt','r').read()

    # 读入背景图片

    bg_pic = imread('3.png')

    # 生成词云

    wordcloud = WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',scale=1.5).generate(text)

    # image_colors = ImageColorGenerator(bg_pic)

    # 显示词云图片

    plt.imshow(wordcloud)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    词云图

    3.Demo2:输入中文文本

    和英文词云最大的不同是要设置字体

    # -*- coding: utf-8 -*-

    __author__ = 'taorui'

    # wordcloud 生成中文词云

    from wordcloud import WordCloud

    import jieba

    from scipy.misc import imread

    from os import path

    import matplotlib.pyplot as plt

    # 绘制词云

    def draw_wordcloud():

    # 读入一个txt文件

    comment_text = open('test1.txt','r').read()

    # 结巴分词,生成字符串,如果不通过分词,无法直接生成正确的中文词云

    cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text))

    d = path.dirname(__file__) # 当前文件文件夹所在目录

    color_mask = imread("3.jpg") # 读取背景图片

    cloud = WordCloud(

    # 设置字体,不指定就会出现乱码

    font_path="STSONG.TTF",

    # 设置背景色

    background_color='white',

    # 词云形状

    mask=color_mask,

    #允许最大词汇

    max_words=2000,

    #最大号字体

    max_font_size=40

    )

    # print(cut_text)

    word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云

    word_cloud.to_file("3.jpg") # 保存图片

    # 显示词云图片

    plt.imshow(word_cloud)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    if __name__ == '__main__':

    draw_wordcloud()

    词云图

    4.Demo3:输入词频

    from os import path

    from wordcloud import WordCloud

    import matplotlib.pyplot as plt

    d = path.dirname(__file__)

    frequencies = {u'知乎': 0.1, u'小段同学': 0.4, u'曲小花': 0.3, u'中文分词': 0.1, u'样例': 0.1}

    wordcloud = WordCloud(font_path="STSONG.TTF").fit_words(frequencies)

    plt.imshow(wordcloud)

    plt.axis("off")

    plt.show()

    词云图

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    英文词云生成器

    在正式写代码前需要安装wordcloud库(pip install wordcloud),安装好之后就可以敲代码了

    引用WordCloud

    from wordcloud import WordCloud

    在编辑代码的同目录下创建一个victory.txt,里面存你需要生成词云的英文,代码这里需要注意的是一定要加'utf-8'解码,要不然会出现乱码

    if __name__ =='__main__':
        with open('victory.txt','r',encoding='utf-8') as f:    
            text=f.read()   #读取文件中的文本
        wordcloud=WordCloud().generate(text)     #生成wordcloud对象
    
        img=wordcloud.to_image()   #将生成的对象转换成图片的格式
        img.show()    #展示图片
        img.save('victory.png')   #保存图片

     

    到这里就最简单的英文词云生成程序就写完了,下次更新中文版的。

    展开全文
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    Python生成英文词云图

    什么是词云?

    首先,什么是词云呢?词云又叫文字云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。
    这里写图片描述

    本文目的:

    本篇博客主要介绍利用python的wordcloud包实现生成英文词云。

    电脑环境要求:

    安装好Pycharm或者Anaconda。建议同时安装Pycharm和Anaconda,并且将Pycharm配置好Anaconda,这样就不用手动安装wordcloud包了,以后也不用安装其他一些常用的包了。
    安装Pycharm和Anaconda请参见Pycharm中使用Anaconda

    代码实现:

    #导入词云的包
    from wordcloud import WordCloud
    #导入matplotlib作图的包
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #读取文件,返回一个字符串,使用utf-8编码方式读取,该txt文本文件位于此python同以及目录下
    #注意:该txt文本文件必须是utf-8编码
    f = open(u'NINETEEN EIGHTY-FOUR.txt','r',encoding='utf-8').read()
    #生成一个词云对象
    wordcloud = WordCloud(
            background_color="white", #设置背景为白色,默认为黑色
            width=1500,              #设置图片的宽度
            height=960,              #设置图片的高度
            margin=10               #设置图片的边缘
            ).generate(f)
    # 绘制图片
    plt.imshow(wordcloud)
    # 消除坐标轴
    plt.axis("off")
    # 展示图片
    plt.show()
    # 保存图片
    wordcloud.to_file('english_ciyun.png')

    Pycharm下运行结果:

    这里写图片描述

    生成的英文词云图:

    这里写图片描述

    参考资料:

    1、基于python的词云生成(一)
    2、Pycharm中使用Anaconda

    展开全文
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                            实战一:手把手教你中英文词云

    1.简介

         词云是一种数据呈现方式。

     

    2.准备

        工具:python 3.6  sublime text

        所需安装包:

    pip install wordcloud matplotlib jieba pillow

    3.WordCloud()可选的参数

    font_path:可用于指定字体路径,包括otf和ttf

    width:词云的宽度,默认为400

    height:词云的高度,默认为200

    mask:蒙版,可用于定制词云的形状

    min_font_size:最小字号,默认为4

    max_font_size:最大字号,默认为词云的高度

    max_words:词的最大数量,默认为200

    stopwords:将被忽略的停用词,如果不指定则使用默认的停用词词库

    background_color:背景颜色,默认为black

    mode:默认为RGB模式,如果为RGBA模式且background_color设为None,则背景将透明

    4.英文词云

    # _*_ coding:utf-8 _*_
    
    # 进行英文词云生成
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    path = 'D://BaiduNetdiskDownload//深度有趣人工智能//实战一 词云的使用//'
    
    # 打开文本
    text = open(path + 'source//constitution.txt').read()
    # 生成对象
    wc = WordCloud().generate(text)
    
    # 显示词云
    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    
    # 保存到文件
    wc.to_file(path + 'create_images//wordcloud1.png')

    由于英文单词之间有空格,所以不需要额外的处理。

    5.中文分词

    (1)不分词的效果

    这里以西游记为例

    # _*_ coding:utf-8 _*_
    # 中文不分词效果展示
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    path = 'D://BaiduNetdiskDownload//深度有趣人工智能//实战一 词云的使用//'
    
    # 打开文本
    text = open(path + 'source//xyj.txt',encoding = 'UTF-8').read()
    # 生成对象
    wc = WordCloud(font_path='Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
    
    # 显示词云
    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    
    # 保存到文件
    wc.to_file(path + 'create_images//wordcloud2.png')

     (2)中文分词效果

     这里用jieba进行中文分词 

    # _*_ coding:utf-8 _*_
    # 中文分词后的词云
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt
    import jieba
    
    path = 'D://BaiduNetdiskDownload//深度有趣人工智能//实战一 词云的使用//'
    
    # 打开文本
    text = open(path + 'source//xyj.txt',encoding = 'UTF-8').read()
    
    # 中文分词
    text = ' '.join(jieba.cut(text))
    print(text[:100])
    
    # 生成对象
    wc = WordCloud(font_path='Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
    
    # 显示词云
    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    
    # 保存到文件
    wc.to_file(path+'create_images//wordcloud3.png')

     

    (3)使用蒙版

    这里将mask翻译为蒙版,使用蒙版之后,可以根据提供的蒙版图片,生成指定形状的的词云

    # _*_ coding:utf-8 _*_
    # 使用蒙版
    from wordcloud import  WordCloud
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import jieba
    
    path = 'D://BaiduNetdiskDownload//深度有趣人工智能//实战一 词云的使用//'
    
    # 打开文本
    text = open(path+'source//xyj.txt',encoding='utf-8').read()
    
    # 中文分词
    text = ''.join(jieba.cut(text))
    print(text[:100])
    
    # 生成对象
    mask = np.array(Image.open(path+"source//black_mask.png"))
    wc = WordCloud(mask=mask,font_path='Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
    
    # 显示词云
    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    
    # 保存到文件
    wc.to_file(path+"create_images//wordcloud4.png")
    
    

     

    (4)从蒙版中抽取颜色

    # _*_ coding:utf-8 _*_
    # 词云的颜色从蒙版中抽取
    
    from wordcloud import  WordCloud,ImageColorGenerator
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import jieba
    
    path = 'D://BaiduNetdiskDownload//深度有趣人工智能//实战一 词云的使用//'
    
    # 打开文本
    text = open(path+'source//xyj.txt',encoding='utf-8').read()
    
    # 中文分词
    text = ''.join(jieba.cut(text))
    print(text[:100])
    
    # 生成对象
    mask = np.array(Image.open(path+"source//color_mask.png"))
    wc = WordCloud(mask=mask,font_path='Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
    
    # 从图片中生成颜色
    image_colors = ImageColorGenerator(mask)
    wc.recolor(color_func=image_colors)
    
    # 显示词云
    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
    
    # 保存到文件
    wc.to_file(path+"create_images//wordcloud5.png")
    

    6.实战一:手把手教你中英文词云

    项目链接:链接: https://pan.baidu.com/s/1p-QFD3WchxrvIlCnGuexKQ 提取码: zhcf 

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