python词云库wordcloud的使用方法与实例 python词云库wordcloud如何使用与实例详解
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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、按图片形状生成
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方式都可以读取图片
w = WordCloud(font_path="msyh.ttc",
mask=photo,
background_color="white",
)
w.generate(txt_1)
w.to_file("ciyun.png")
三、WordCloud参数详解
from wordcloud import WordCloud
| 参数 | 作用 |
|---|---|
| font_path | 字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = ‘黑体.ttf' |
| width | 输出的画布宽度，默认为400像素 |
| height | 输出的画布高度，默认为200像素 |
| prefer_horizontal | 词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ） |
| mask | 如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread(‘读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。一般为mask=np.array(Image.open(‘xxx.jpg'))。其中from PIL import Image |
| scale | 按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍 |
| min_font_size | 显示的最小的字体大小 |
| font_step | 字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差 |
| max_words | 要显示的词的最大个数 |
| stopwords | 设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS |
| background_color | 背景颜色，如background_color=‘white',背景颜色为白色 |
| max_font_size | 显示的最大的字体大小 |
| mode | 当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明 |
| relative_scaling | 词频和字体大小的关联性 |
| color_func | 生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func |
| regexp | 使用正则表达式分隔输入的文本 |
| collocations | 是否包括两个词的搭配 |
| colormap | 给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法 |
| random_state | 为每个单词返回一个PIL颜色 |
其他部分函数
| 函数 | 作用 |
|---|---|
| fit_words(frequencies) | 根据词频生成词云 |
| generate(text) | 根据文本生成词云 |
| generate_from_frequencies(frequencies[, …]) | 根据词频生成词云 |
| generate_from_text(text) | 根据文本生成词云 |
| process_text(text) | 将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ） |
| recolor([random_state, color_func, colormap]) | 对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多 |
| to_array() | 转化为 numpy array |
| to_file(filename) | 输出到文件 |
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