Python词云的正确实现方法实例

一、相关模块

jieba：中文分词

wordcloud ：python词云库

imageio：读取图形数据

安装：

pip install jieba
pip install wordcloud
pip install imageio

二、wordcloud四大类

类	功能
wordcloud([font_path, width, height, …])	生成和绘制词云对象
imagecolorgenerator(image[, default_color])	基于图片的色彩
random_color_func([word, font_size, …])	随机生成颜色
get_single_color_func(color)	创建一个颜色函数,它返回一个色调和饱和度

三、wordcloud类

1、wordcloud类

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参数详解

参数	详解
font_path	词云图的字体路径（otf或ttf格式）
width	画布的宽度、默认为400，如果mask不为空时，设置为mask获取图片的大小
height	画布的高度，默认为200，如果mask不为空时，设置为mask获取图片的大小
prefer_horizontal	默认值0.9；当值<1时，遇到不合适的地方时，算法将词体自动旋转
mask	默认为none；如果不为空，指定了画布的图形，则width和height值不生效，使用提供的图形的大小
contour_width	如果mask不为空，并且contour_width>0，将描绘出mask获取图片的轮廓，值越大，轮廓的线越粗
contour_color	使用mask时，描绘图片轮廓的颜色
scale	图片生成后放大缩小时的分辨率
min_font_size	词云图显示的最小字体，默认为4
max_font_size	词云图显示的最大字体
max_words	词云显示的最大词数
font_step	字体步长
stopwords	不显示的词，如果没有设置，则使用默认的内置的stopwords列表；如果使用generate_from_frequencies参数，则忽略
background_color	背景颜色
mode	默认为”rgb”，当mode=”rgba”并且background_color为none时，将会显示透明背景
relative_scaling	字体大小与词频的关系，默认值为auto
color_func	默认为none，color_func=lambda *args, **kwargs:(255,0,0)词云的字体颜色将这设置为红色
regexp	使用正则切分，默认为r”\w[\w’]+”，如果使用generate_from_frequencies则此参数不生效
collocations	是否包含两个词的搭配，默认为true，如果使用generate_from_frequencies则此参数不生效
colormap	设置颜色的参数，默认为”viridis”，如果使用color_func参数，则此参数不生效
normalize_plurals	是否删除尾随的词，比如’s，如果使用generate_from_frequencies参数，则此参数不生效
repeat	是否重复词组直到设置的最大的词组数
include_numbers	是否包含数字，默认我false
min_word_length	最小数量的词，默认为0
collocation_threshold	默认为30，整体搭配的评分等级

3、wordcloud类方法详解

方法	功能
fit_words()	根据词频生成词云
generate_from_frequencies（)	根据词频生成词云
generate()	根据文本生成词云
generate_from_text()	根据文本生成词云
process_text()	将长文本分词，并去除屏蔽词
recolor()	对输出颜色重新着色
to_array()	转换为numpy数组
to_file()	保存为图片文件
to_svg()	保存为svg（可缩放矢量图形）

四、实例

1、简单图案

代码：

import wordcloud

# 词云使用的文字
text = "lemon"

# 使用wordcloud.wordcloud类，并传入相关的参数
wc = wordcloud.wordcloud(background_color="white", repeat=true)
wc.generate(text)

# 保存图片
wc.to_file('test1.png')

2、自定义图片

代码：

import wordcloud

# 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("333.jpg")

# 词云使用的文字
text = "lemon"

# 使用wordcloud.wordcloud类，并传入相关的参数
wc = wordcloud.wordcloud(background_color="white", repeat=true,mask=mk)
wc.generate(text)

# 保存图片
wc.to_file('test1.png')

3、从文本读取

代码：

import wordcloud
import jieba

# 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chen.jpg")

# 使用wordcloud.wordcloud类，并传入相关的参数
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,
                         )

# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到string
f = open('gong.txt', encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)

# 将string变量传入w的generate()方法，给词云输入文字
wc.generate(string)

# 保存图片
wc.to_file('test.png')

总结

到此这篇关于python词云的正确实现方法的文章就介绍到这了,更多相关python词云实现内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！