python詞云庫wordcloud的使用方法與實例詳解
更新時間:2020年02月17日 13:28:03 作者:face丶
這篇文章主要介紹了python詞云庫wordcloud的使用方法與實例詳解,需要的朋友可以參考下
wordcloud是優(yōu)秀的詞云展示第三方庫
一、基本使用
import jieba import wordcloud txt = open("1.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) txt_1 = " ".join(words) # print(txt1) w = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width=1000, height=700, background_color="white", ) w.generate(txt_1) w.to_file("ciyun.png")
二、按圖片形狀生成
import jieba from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator import numpy as np from PIL import Image txt = open("C:/Users/96356/Desktop/1.txt", "r", encoding='utf-8').read() words = jieba.lcut(txt) txt_1 = " ".join(words) photo = np.array(Image.open('C:/Users/96356/Desktop/2.png')) # from scipy.misc import imread # china=imread('C:/Users/96356/Desktop/2.png') #scipy.misc方式都可以讀取圖片 w = WordCloud(font_path="msyh.ttc", mask=photo, background_color="white", ) w.generate(txt_1) w.to_file("ciyun.png")
三、WordCloud參數(shù)詳解
from wordcloud import WordCloud
參數(shù) | 作用 |
---|---|
font_path | 字體路徑,需要展現(xiàn)什么字體就把該字體路徑+后綴名寫上,如:font_path = ‘黑體.ttf' |
width | 輸出的畫布寬度,默認為400像素 |
height | 輸出的畫布高度,默認為200像素 |
prefer_horizontal | 詞語水平方向排版出現(xiàn)的頻率,默認 0.9 (所以詞語垂直方向排版出現(xiàn)頻率為 0.1 ) |
mask | 如果參數(shù)為空,則使用二維遮罩繪制詞云。如果 mask 非空,設置的寬高值將被忽略,遮罩形狀被 mask 取代。除全白(#FFFFFF)的部分將不會繪制,其余部分會用于繪制詞云。如:bg_pic = imread(‘讀取一張圖片.png'),背景圖片的畫布一定要設置為白色(#FFFFFF),然后顯示的形狀為不是白色的其他顏色。可以用ps工具將自己要顯示的形狀復制到一個純白色的畫布上再保存,就ok了。一般為mask=np.array(Image.open(‘xxx.jpg'))。其中from PIL import Image |
scale | 按照比例進行放大畫布,如設置為1.5,則長和寬都是原來畫布的1.5倍 |
min_font_size | 顯示的最小的字體大小 |
font_step | 字體步長,如果步長大于1,會加快運算但是可能導致結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差 |
max_words | 要顯示的詞的最大個數(shù) |
stopwords | 設置需要屏蔽的詞,如果為空,則使用內(nèi)置的STOPWORDS |
background_color | 背景顏色,如background_color=‘white',背景顏色為白色 |
max_font_size | 顯示的最大的字體大小 |
mode | 當參數(shù)為“RGBA”并且background_color不為空時,背景為透明 |
relative_scaling | 詞頻和字體大小的關聯(lián)性 |
color_func | 生成新顏色的函數(shù),如果為空,則使用 self.color_func |
regexp | 使用正則表達式分隔輸入的文本 |
collocations | 是否包括兩個詞的搭配 |
colormap | 給每個單詞隨機分配顏色,若指定color_func,則忽略該方法 |
random_state | 為每個單詞返回一個PIL顏色 |
其他部分函數(shù)
函數(shù) | 作用 |
---|---|
fit_words(frequencies) | 根據(jù)詞頻生成詞云 |
generate(text) | 根據(jù)文本生成詞云 |
generate_from_frequencies(frequencies[, …]) | 根據(jù)詞頻生成詞云 |
generate_from_text(text) | 根據(jù)文本生成詞云 |
process_text(text) | 將長文本分詞并去除屏蔽詞(此處指英語,中文分詞還是需要自己用別的庫先行實現(xiàn),使用上面的 fit_words(frequencies) ) |
recolor([random_state, color_func, colormap]) | 對現(xiàn)有輸出重新著色。重新上色會比重新生成整個詞云快很多 |
to_array() | 轉(zhuǎn)化為 numpy array |
to_file(filename) | 輸出到文件 |
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