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  • python生成英文词云图
    2020-11-24 07:17:04

    使用wordcloud模块,生成云图,测试文本为:

    Betty Botter bought some butter but she said the butter's bitter. If I put it in my batter it will make my batter bitter. So, she bought some better butter, better than the bitter butter and she put it in her batter and her batter was not bitter. So 'twas good that Betty Botter bought some better butter.

    生成云图代码:

    #导入生成云图模块

    from wordcloud import WordCloud

    with open("F:/python入门/数据2/fenci_test2.txt" ,encoding="utf-8")as file:

    #读取文本

    text=file.read()

    #设置词云的字体、背景颜色、宽、高、字数

    wordcloud=WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/Tahoma.ttf",

    background_color="black",width=600,

    height=300,max_words=50).generate(text)

    #生成图片

    image=wordcloud.to_image()

    #显示图片

    image.show()

    结果:

    202051693426567.png?202041693437

    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脚本之家。

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  • Python生成英文词云图

    千次阅读 2018-04-02 20:18:08
    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...

    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
  • Python生成词云图.pdf

    2021-06-28 17:41:42
    Python生成词云图.pdf
  • python生成中文词云图

    2022-05-07 17:58:11
    简单词云图设计

    jieba库是一个非常优秀的中文分词软件,其中一个应用就是来完成一个词云图的设计

    首先你需要准备这些库

    import jieba
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib
    from wordcloud import WordCloud

    一般来讲jieba库和matplotlib库安装没太有问题,wordcloud第三方库会较为繁琐,可以采用先安装wheel再使用pip安装下载到本地的wordcloud

    然后完成读取文本的函数

    def read_txt():
        txt = open("三体节选.txt", "r", encoding="utf-8").read()
        wordlist = jieba.lcut(txt)
        wordcount = {}
        for word in wordlist:
            if len(word) == 1:
                continue
            if word not in wordcount.keys():
                wordcount[word] = 0
            wordcount[word] += 1
        return wordcount, wordlist

    最后就可以直接创建词云图了

    def create_word_cloud(wordcount):
        matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (12.0, 12.0)
        word_cloud = WordCloud(font_path='origin_data/simhei.ttf', background_color='black', max_font_size=80)
        word_cloud = word_cloud.fit_words(wordcount)
        plt.imshow(word_cloud)
        plt.axis("off")                # 此处是为了隐藏坐标轴
        plt.show()
    if __name__ == "__main__":
        word_dict, word_list = read_txt()
        create_word_cloud(word_dict)

    运行结果如下:

     

     
    

     

     

    展开全文
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    Python生成中文词云图

    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包实现生成中文词云。可指定特定的词云形状和颜色。
    Python生成英文词云图请参见博客Python生成英文词云图

    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包和jieba分词包等了,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:

    #coding=utf-8
    #Version:python3.6.0
    #添加自定义分词
    
    import jieba
    from os import path  #用来获取文档的路径
    
    #词云
    from PIL import Image
    import numpy as  np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #词云生成工具
    from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
    #需要对中文进行处理
    import matplotlib.font_manager as fm
    
    #背景图
    bg=np.array(Image.open("tuoyuan.jpg"))
    
    #获取当前的项目文件加的路径
    d=path.dirname(__file__) 
    #读取停用词表
    stopwords_path='stopwords.txt'
    #添加需要自定以的分词
    # jieba.add_word("叶文洁")
    
    #读取要分析的文本
    text_path="ziranyuyan.txt"
    #读取要分析的文本,读取格式
    text=open(path.join(d,text_path),encoding="utf8").read()
    #定义个函数式用于分词
    def jiebaclearText(text):
        #定义一个空的列表,将去除的停用词的分词保存
        mywordList=[]
        #进行分词
        seg_list=jieba.cut(text,cut_all=False)
        #将一个generator的内容用/连接
        listStr='/'.join(seg_list)
        #打开停用词表
        f_stop=open(stopwords_path,encoding="utf8")
        #读取
        try:
            f_stop_text=f_stop.read()
        finally:
            f_stop.close()#关闭资源
        #将停用词格式化,用\n分开,返回一个列表
        f_stop_seg_list=f_stop_text.split("\n")
        #对默认模式分词的进行遍历,去除停用词
        for myword in listStr.split('/'):
            #去除停用词
            if not(myword.split()) in f_stop_seg_list and len(myword.strip())>1:
                mywordList.append(myword)
        return ' '.join(mywordList)
    text1=jiebaclearText(text)
    #生成
    wc=WordCloud(
            background_color="white", #设置背景为白色,默认为黑色
            width=990,              #设置图片的宽度
            height=440,              #设置图片的高度
            margin=10,               #设置图片的边缘
    
        max_font_size=50,
        random_state=30,
        font_path='C:/Windows/Fonts/simkai.ttf'   #中文处理,用系统自带的字体
        ).generate(text1)
    #为图片设置字体
    my_font=fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simkai.ttf')
    #产生背景图片,基于彩色图像的颜色生成器
    image_colors=ImageColorGenerator(bg)
    #开始画图
    plt.imshow(wc)
    #为云图去掉坐标轴
    plt.axis("off")
    #画云图,显示
    #保存云图
    wc.to_file("tuoyuan3.png")

    生成的中文词云图:

    这里写图片描述

    参考资料:

    1、基于python的词云生成(二)
    2、Pycharm中使用Anaconda

    展开全文
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