Python詞云的正確實現(xiàn)方法實例

更新時間：2021年05月08日 14:47:03 作者：運維汪

這篇文章主要給大家介紹了關于Python詞云的正確實現(xiàn)方法的相關資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、相關模塊

jieba：中文分詞

wordcloud ：Python詞云庫

imageio：讀取圖形數(shù)據(jù)

安裝：

pip install jieba
pip install wordcloud
pip install imageio

二、wordcloud四大類

類	功能
WordCloud([font_path, width, height, …])	生成和繪制詞云對象
ImageColorGenerator(image[, default_color])	基于圖片的色彩
random_color_func([word, font_size, …])	隨機生成顏色
get_single_color_func(color)	創(chuàng)建一個顏色函數(shù),它返回一個色調和飽和度

三、wordcloud類

1、WordCloud類

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參數(shù)詳解

參數(shù)	詳解
font_path	詞云圖的字體路徑（OTF或TTF格式）
width	畫布的寬度、默認為400，如果mask不為空時，設置為mask獲取圖片的大小
height	畫布的高度，默認為200，如果mask不為空時，設置為mask獲取圖片的大小
prefer_horizontal	默認值0.9；當值<1時，遇到不合適的地方時，算法將詞體自動旋轉
mask	默認為None；如果不為空，指定了畫布的圖形，則width和height值不生效，使用提供的圖形的大小
contour_width	如果mask不為空，并且contour_width>0，將描繪出mask獲取圖片的輪廓，值越大，輪廓的線越粗
contour_color	使用Mask時，描繪圖片輪廓的顏色
scale	圖片生成后放大縮小時的分辨率
min_font_size	詞云圖顯示的最小字體，默認為4
max_font_size	詞云圖顯示的最大字體
max_words	詞云顯示的最大詞數(shù)
font_step	字體步長
stopwords	不顯示的詞，如果沒有設置，則使用默認的內置的STOPWORdS列表；如果使用generate_from_frequencies參數(shù)，則忽略
background_color	背景顏色
mode	默認為"RGB"，當mode="RGBA"并且background_color為None時，將會顯示透明背景
relative_scaling	字體大小與詞頻的關系，默認值為auto
color_func	默認為None，color_func=lambda args, *kwargs:(255,0,0)詞云的字體顏色將這設置為紅色
regexp	使用正則切分，默認為r"\w[\w']+"，如果使用generate_from_frequencies則此參數(shù)不生效
collocations	是否包含兩個詞的搭配，默認為True，如果使用generate_from_frequencies則此參數(shù)不生效
colormap	設置顏色的參數(shù)，默認為"viridis"，如果使用color_func參數(shù)，則此參數(shù)不生效
normalize_plurals	是否刪除尾隨的詞，比如's，如果使用generate_from_frequencies參數(shù)，則此參數(shù)不生效
repeat	是否重復詞組直到設置的最大的詞組數(shù)
include_numbers	是否包含數(shù)字，默認我False
min_word_length	最小數(shù)量的詞，默認為0
collocation_threshold	默認為30，整體搭配的評分等級

3、WordCloud類方法詳解

方法	功能
fit_words()	根據(jù)詞頻生成詞云
generate_from_frequencies（)	根據(jù)詞頻生成詞云
generate()	根據(jù)文本生成詞云
generate_from_text()	根據(jù)文本生成詞云
process_text()	將長文本分詞，并去除屏蔽詞
recolor()	對輸出顏色重新著色
to_array()	轉換為numpy數(shù)組
to_file()	保存為圖片文件
to_svg()	保存為SVG（可縮放矢量圖形）

四、實例

1、簡單圖案

代碼：

import wordcloud

# 詞云使用的文字
text = "lemon"

# 使用wordcloud.WordCloud類，并傳入相關的參數(shù)
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True)
wc.generate(text)

# 保存圖片
wc.to_file('test1.png')

2、自定義圖片

代碼：

import wordcloud

# 導入imageio庫中的imread函數(shù)，并用這個函數(shù)讀取本地圖片，作為詞云形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("333.jpg")

# 詞云使用的文字
text = "lemon"

# 使用wordcloud.WordCloud類，并傳入相關的參數(shù)
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True,mask=mk)
wc.generate(text)

# 保存圖片
wc.to_file('test1.png')

3、從文本讀取

代碼：

import wordcloud
import jieba

# 導入imageio庫中的imread函數(shù)，并用這個函數(shù)讀取本地圖片，作為詞云形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("chen.jpg")

# 使用wordcloud.WordCloud類，并傳入相關的參數(shù)
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,
                         )

# 對來自外部文件的文本進行中文分詞，得到string
f = open('gong.txt', encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)

# 將string變量傳入w的generate()方法，給詞云輸入文字
wc.generate(string)

# 保存圖片
wc.to_file('test.png')