python詞云庫(kù)wordcloud自定義詞云制作步驟分享
wordcloud庫(kù)常規(guī)方法
import wordcloud
c=wordcloud.WordCloud() #構(gòu)建詞云對(duì)象,配置對(duì)象參數(shù)
c.generate("wordcloud by python ") #加載詞云文本
c.to_file("pywordcloud.png") #輸出詞云文件詞云生成步驟:
- 分隔:以空格分隔單詞
- 統(tǒng)計(jì):單詞出現(xiàn)次數(shù)并過濾(1-2個(gè)字母會(huì)被濾掉)
- 字體:根據(jù)統(tǒng)計(jì)配置字號(hào)
- 布局:顏色環(huán)境尺寸
c=wordcloud.WordCloud(參數(shù)) 配置對(duì)象參數(shù)
| 參數(shù)(像素) | 描述 |
|---|---|
| width(默認(rèn)400px) | c=wordcloud.WordCloud(width=600) |
| height(默認(rèn)200px) | c=wordcloud.WordCloud(height=400) |
| min_font_size(默認(rèn)4號(hào)) | c=wordcloud.WordCloud(min_font_size=10) |
| max_font_size(根據(jù)高度自動(dòng)調(diào)節(jié)) | c=wordcloud.WordCloud(max_font_size=20) |
| font_step(默認(rèn)1,步長(zhǎng)) | c=wordcloud.WordCloud(font_step=2) |
| font_path(默認(rèn)None,字體路徑) | c=wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc") |
| max_words(默認(rèn)200,最大數(shù)量) | c=wordcloud.WordCloud(max_words=20) |
| stop_words(指定去除單詞的列表) | c=wordcloud.WordCloud(stop_words={"python"}) |
| background_color(默認(rèn)黑色,詞云背景色) | c=wordcloud.WordCloud(background_color="red") |
Scale 默認(rèn)值1。值越大,圖像密度越大越清晰
mask參數(shù)自定義詞云形狀:
#指定詞云形狀,默認(rèn)是長(zhǎng)方形,需要引用imread()函數(shù)
from scipy.misc import imread
mk=imread("pic.png")
c=wordcloud.WordCloud(mask=mk)第三方庫(kù)
- numpy :多維數(shù)組運(yùn)算
- matplotlib :繪圖與數(shù)據(jù)可視化
- pillow :圖片處理
- wordcloud :詞云制作
- imageio :圖像輸入輸出
- jieba :中文分詞
- snownlp :中文情感和自然語言處理
- itchat :微信好友抓取
讀取文件
政府工作報(bào)告詞云:
import wordcloud
# 從外部.txt文件中讀取大段文本,存入變量txt中
f = open('政府工作報(bào)告.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w,設(shè)置詞云圖片寬、高、字體、背景顏色等參數(shù)
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc')
# 將txt變量傳入w的generate()方法,給詞云輸入文字
w.generate(txt)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('Test1.png')==wordcloud中文分詞(適合中文詞云)==
# 導(dǎo)入詞云制作庫(kù)wordcloud和中文分詞庫(kù)jieba
import jieba
import wordcloud
# 構(gòu)建并配置詞云對(duì)象w
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc')
# 調(diào)用jieba的lcut()方法對(duì)原始文本進(jìn)行中文分詞,得到string
txt = '由于Python語言的簡(jiǎn)潔性、易讀性以及可擴(kuò)展性, \
在國(guó)外用Python做科學(xué)計(jì)算的研究機(jī)構(gòu)日益增多, \
一些知名大學(xué)已經(jīng)采用Python來教授程序設(shè)計(jì)課程。 \
例如卡耐基梅隆大學(xué)的編程基礎(chǔ)、 \
麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)及編程導(dǎo)論就使用Python語言講授。'
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
w.generate(string)
# w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt))) #三段代碼合一簡(jiǎn)寫
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('Teste2.png')自定義繪制指定形狀的詞云
import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
mask=imread("圖片形狀.png") #導(dǎo)入自定義形狀圖片賦給mask
# 從外部.txt文件中讀取大段文本,存入變量txt中
f = open('政府工作報(bào)告.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read() #閱讀提取
f.close() #關(guān)閉
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w,設(shè)置詞云圖片寬、高、字體、背景顏色等參數(shù)
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',mask=mask,
font_path='msyh.ttc')
# 將txt變量傳入w的generate()方法,給詞云輸入文字
w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('Test1.png')==勾勒詞云輪廓==
# 導(dǎo)入詞云制作庫(kù)wordcloud
import wordcloud
# 將外部文件包含的文本保存在string變量中
string = open('hamlet.txt').read()
# 導(dǎo)入imageio庫(kù)中的imread函數(shù),并用這個(gè)函數(shù)讀取本地圖片,作為詞云形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("ren.png")
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w,注意增加參數(shù)contour_width和contour_color設(shè)置輪廓寬度和顏色
w = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
mask=mk,
contour_width=1,
contour_color='steelblue'
)
# # 將string變量傳入w的generate()方法,給詞云輸入文字
w.generate(string)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('p2.png')
==按模板自身顏色繪制詞云==
# 導(dǎo)入繪圖庫(kù)matplotlib和詞云制作庫(kù)wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
# 將外部文件包含的文本保存在text變量中
text = open('alice.txt').read()
# 導(dǎo)入imageio庫(kù)中的imread函數(shù),并用這個(gè)函數(shù)讀取本地圖片queen2.jfif,作為詞云形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("alice.png")
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w
wc = WordCloud(background_color="white",
mask=mk,)
# 將text字符串變量傳入w的generate()方法,給詞云輸入文字
wc.generate(text)
# 調(diào)用wordcloud庫(kù)中的ImageColorGenerator()函數(shù),提取模板圖片各部分的顏色
image_colors = ImageColorGenerator(mk)
# 顯示原生詞云圖、按模板圖片顏色的詞云圖和模板圖片,按左、中、右顯示
fig, axes = plt.subplots(1, 3)
# 最左邊的圖片顯示原生詞云圖
axes[0].imshow(wc)
# 中間的圖片顯示按模板圖片顏色生成的詞云圖,采用雙線性插值的方法顯示顏色
axes[1].imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
# 右邊的圖片顯示模板圖片
axes[2].imshow(mk, cmap=plt.cm.gray)
for ax in axes:
ax.set_axis_off()
plt.show()
# 給詞云對(duì)象按模板圖片的顏色重新上色
wc_color = wc.recolor(color_func=image_colors)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
wc_color.to_file('out-alice.png')
到此這篇關(guān)于python詞云庫(kù)wordcloud自定義詞云制作步驟分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python wordcloud詞云制作內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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