Python词云实现 Python词云的正确实现方法实例
运维汪 人气:0想了解Python词云的正确实现方法实例的相关内容吗，运维汪在本文为您仔细讲解Python词云实现的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python词云教程,python词云形状,怎么用Python做中文词云，下面大家一起来学习吧。
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
加载全部内容