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目标#xff1a;用python画出#xff0c;网上流行的wordcloud词云图
1 准备工作
1.1环境准备
1.1.1安装步骤
1.2 资源准备
1.2.1 文本文件内容如下
1.2.2 图片资源
2 代码测试
2.1 第一版代码和效果
2.1.1 代码和效果
2.1.2 一般plt里解决中文乱码问题
2.1…目录
目标用python画出网上流行的wordcloud词云图
1 准备工作
1.1环境准备
1.1.1安装步骤
1.2 资源准备
1.2.1 文本文件内容如下
1.2.2 图片资源
2 代码测试
2.1 第一版代码和效果
2.1.1 代码和效果
2.1.2 一般plt里解决中文乱码问题
2.1.3 wordcloud的中文显示方框解决办法
2.2 修改后的代码
2.3 上述代码解析
2.3.1 导入模块
2.3.2 读取txt文件的内容存储在变量wordlist里
2.3.3 用mask属性进行图片解码然后利用解码的图形形式
2.3.4 输出显示
2.3.5 核心函数 WordCloud()
3 wordcloud() 语法详细
3.1 多级对象辨析
3.2 函数基础语法
3.3 函数基础语法相关参数解析
3.3.1 WordCloud的参数
3.3.2 测试代码
4 词云图片的显示和输出
4.1 几种显示方式
4.1.1 用 plt.imshow(wordcloud显示词云
4.1.2 用wordcloud.to_image().show() 来显示词云并不保存图片
4.2 保存为图片
4.2.1 其他输出函数和依赖的包/模块
4.2.2 使用 wordcloud.to_file(path) 保存词云
4.2.3 使用wordcloud.to_image().save(path)
5 设置图片效果
5.1 mask 蒙版相关
5.1.1 使用透明背景 蒙板
5.1.2 使用蒙版中的颜色
5.1.3 自定义颜色
6 jieba 和分词 目标用python画出网上流行的wordcloud词云图 1 准备工作
1.1环境准备
确保已经安装了 wordcloud 模块如果你运行代码时加上了这句from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS报错 找不到wordcloud 模块 那么你就需要先安装wordcloud 模块 1.1.1安装步骤
以我的环境 anaconda为例子
step1: 运行anaconda prompt 命令行的IDEstep2: 可以先输入 conda list 看看都安装了什么也可以不看^ ^step3: 输入 pip show wordcloud 如果显示找不到就是没有安装step4: 输入 pip install wordcloud 安装完成即可step5: 输入 pip show wordcloud 检查下是否安装成功看看版本信息也可以部看^ ^ 1.2 资源准备 1.2.1 文本文件内容如下
随便找点词语有重复的不重复的即可。 开心、喜悦、狂喜、尽情、快乐、愉悦、畅快、欣喜、幸福、得意、痛快、满足、欢乐、快活 快乐舒畅舒心欢畅夷悦欣忭怡悦得意愿意欢跃夷愉欢快喜悦快活愉快欢乐忻悦欣喜欢喜痛快雀跃乐意 眉开眼笑 眉飞色舞 喜上眉梢 喜在眉宇 喜眉笑目 捧腹大笑 手舞足蹈 前仰后合 开怀大笑 欢蹦乱跳 笑容可掬 喜笑顡开 笑逐颜开 相视而笑 谈笑风生 兴高采烈 喜从天降 高高兴兴 开开心心 嘻嘻哈哈 满怀喜悦 满心欢喜 喜出望外 大喜过望 甜美、微笑、兴奋陶醉高兴自豪、欣慰满意、幸运、嬉笑满意、幸运、嬉笑狂笑荣幸痛快、满足、欢乐、快活畅快、欣喜、幸福、得意开心、喜悦、狂喜、尽情、快乐、愉悦、畅快、欣喜、幸福、逸乐、尽情、舒畅、愉快、喜哈、愉快 1.2.2 图片资源 图片要注意wordcloud是把词语生成在图片中之前有图像的地方而不是空白的地方因此不要找那种 空白区域特别大的否则最后效果可能会让你惊讶 2 代码测试
2.1 第一版代码和效果
2.1.1 代码和效果
这效果不对啊这么多方框是什么情况
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import PIL.Image as image#默认矩形有想要的形状可以加入图片#plt.rcParams[font.family]LiSu# 正常显示中文
#plt.rcParams[axes.unicode_minus]False# 正常显示负号def get_wordList():f open(rC:\Users\Administrator\Desktop\t2.txt)wordList f.read()return wordList
def get_wordClound(mylist):pic_path rC:\Users\Administrator\Desktop\tp2.jpg#注意路径img_mask np.array(image.open(pic_path))#图片解码 wordcloud WordCloud(background_color white,mask img_mask).generate(mylist)#font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,#mask img_mask掩码 generate(mylist)获取数据plt.imshow(wordcloud)plt.axis(off)#去除坐标轴
wordList get_wordList()
get_wordClound(wordList)plt.title(wordcloud词云实验)
plt.show()2.1.2 一般plt里解决中文乱码问题
matplotlib 对中文的支持有问题
一般画图时遇到图片相关中文显示问题一般在代码前面加这2句 plt.rcParams[font.family]LiSu# 正常显示中文 plt.rcParams[axes.unicode_minus]False# 正常显示负号 2.1.3 wordcloud的中文显示方框解决办法
wordcloud WordCloud(background_color white,mask img_mask).generate(mylist)函数WordCloud()加上 font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,wordcloud WordCloud(font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,background_color white,mask img_mask).generate(mylist) 2.2 修改后的代码
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import PIL.Image as image#默认矩形有想要的形状可以加入图片plt.rcParams[font.family]LiSu# 正常显示中文
plt.rcParams[axes.unicode_minus]False# 正常显示负号def get_wordList():f open(rC:\Users\Administrator\Desktop\t2.txt)wordList f.read()return wordList
def get_wordClound(mylist):pic_path rC:\Users\Administrator\Desktop\tp2.jpg#注意路径img_mask np.array(image.open(pic_path))#图片解码 wordcloud WordCloud(font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,background_color white,mask img_mask).generate(mylist)#mask img_mask掩码 generate(mylist)获取数据plt.imshow(wordcloud)plt.axis(off)#去除坐标轴
wordList get_wordList()
get_wordClound(wordList)plt.title(wordcloud词云实验)
plt.show()2.3 上述代码解析
2.3.1 导入模块
from wordcloud import WordCloud如果需要作图一般来说需要导入import matplotlib 但是在jupyternotebook不import matplotlib居然也可以引用后面使用 plt.show() 也没有出错 居然不需要 import matplotlib怀疑又是jupyternotebook这个IDE的特殊性导致的 jupyternotebook我现在知道的例外的特点 不用写 plt.show() 也能显示matplotlib.pyplot 下的figure内的图形不支持弱引用猜测的 import matplotlib 也可以用plt的内容作图 2.3.2 读取txt文件的内容存储在变量wordlist里 def get_wordList(): f open(rC:\Users\Administrator\Desktop\t2.txt) wordList f.read() return wordList 2.3.3 用mask属性进行图片解码然后利用解码的图形形式
先进行图片解码也就是通过wordcloud(mask) 属性把一张图片转义为一个矩阵。应该是一个二进制的数值矩阵然后再利用这个图片解码的矩阵作为 范围就显示图片 def get_wordClound(mylist): pic_path rC:\Users\Administrator\Desktop\tp2.jpg img_mask np.array(image.open(pic_path)) wordcloud WordCloud(font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,background_color white,mask img_mask).generate(mylist) #mask img_mask掩码 generate(mylist)获取数据 plt.imshow(wordcloud) plt.axis(off)#去除坐标轴 2.3.4 输出显示
用 plt.imshow() 显示图片隐藏坐标轴 plt.imshow(wordcloud) plt.axis(off)#去除坐标轴 2.3.5 核心函数 WordCloud()
后面详细说明 wordcloud WordCloud(font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,background_color white,mask img_mask).generate(mylist) 3 wordcloud() 语法详细
wordcloud WordCloud().generate() 3.1 多级对象和方法辨析
wordcloud.WordCloud().generate(text)#导入模块 import wordcloud #导入模块的下级 form wordcloud import WordCloud#生成WordCloud() 对象 wordcloud.WordCloud() #生成一个wordcloud对象#错误写法wordcloud.WordCloud 并不是下级对象/属性 3.2 函数基础语法
wordcloud.WordCloud()
help(wordcloud.WordCloud()) 内容太多太长了这里就不贴了
在python里使用 help() 函数获得官方帮助help(wordcloud.WordCloud())
import wordcloudhelp(wordcloud.WordCloud()) 3.3 函数基础语法相关参数解析
3.3.1 WordCloud的参数第1部分
font_path可用于指定字体路径width词云的宽度默认为 400height词云的⾼度默认为 200mask蒙版可⽤于定制词云的形状min_font_size最⼩字号默认为 4max_font_size最⼤字号默认为词云的⾼度max_words词的最⼤数量默认为 200stopwords将被忽略的停⽤词若不指定则使⽤默认停⽤词词库background_color背景颜⾊默认为 blackmode默认为RGB模式如果为RGBA模式且background_color设 为 None则背景将透明。generate(str) 接受一个字符串font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc显示字体中文一定要设置字体repeat: 可以让text里的词语重复使用适合文件里文本较少的情况max_words 显示的最多的词语数colormap #winter, summer #配色方案 3.3.2 重点说明font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc显示字体中文一定要设置字体
windows系统的电脑的字体的存放位置。需要指定一个中文字体即可 3.3.3 WordCloud的参数测试部分
比如改变colormapwinter 或者spring 等可以修改颜色
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloudtext你好,hello,hello,hello,hi
wordcloudwordcloud.WordCloud(font_path C:/Windows/Fonts/msyh.ttc,\widthint(100/0.618),\height100,\modeRGBA,\background_colorNone,\min_font_size1,\max_font_size20,\repeatTrue,max_words20,colormapspring,).generate(text)plt.imshow(wordcloud)
plt.axis(off)
plt.show() 4 词云图片的显示和输出
4.1 几种显示方式
4.1.1 用 plt.imshow(wordcloud显示词云
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloudtext你好,hello,hi
wordcloudwordcloud.WordCloud().generate(text)plt.imshow(wordcloud, interpolationbilinear)
plt.axis(off)
plt.show()# 显示 plt.imshow(wordcloud, interpolationbilinear) plt.axis(off) plt.show() 4.1.2 用wordcloud.to_image().show() 来显示词云并不保存图片
可以用下面2种写法但是有细微的差别wordcloud.to_image().show() # 会直接在 jupyter里直接显示wordcloud.to_image() # 会弹出一个图片你可以手动保存但不会主动保存
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloudtext你好,hello,hi
wordcloudwordcloud.WordCloud().generate(text)#这个不行 #plt.show(wordcloud)
wordcloud.to_image().show()
#plt.axis(off) import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloudtext你好,hello,hi
wordcloudwordcloud.WordCloud().generate(text)#这个不行 #plt.show(wordcloud)
wordcloud.to_image()
#plt.axis(off) 4.2 保存为图片
4.2.1 其他输出函数和依赖的包/模块
提供了四个输出函数to_array(self)numpy数组格式to_file(self, filename)to_html(self)没有实现to_image(self)PIL图像
依赖的包 from wordcloud import WordCloud from wordcloud import ImageColorGenerator import matplotlib.pyplot as plt import jieba import jieba.analyse from PIL import Image import random import numpy as np 4.2.2 使用 wordcloud.to_file(path) 保存词云
wordcloud.to_file(path)
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloudtext你好,hello,hi
wordcloudwordcloud.WordCloud().generate(text)#这个不行 #plt.show(wordcloud)
wordcloud.to_file(rC:\Users\Administrator\Desktop\1.png)
#plt.axis(off) 4.2.3 使用wordcloud.to_image().save(path)
wordcloud.to_image().save(path)
import matplotlib.pyplot as plt
import wordcloudtext你好,hello,hi
wordcloudwordcloud.WordCloud().generate(text)#这个不行 #plt.show(wordcloud)
wordcloud.to_image().save(rC:\Users\Administrator\Desktop\2.png)
#plt.axis(off) 5 设置图片效果下面没修改完成。。。 mask 获得蒙版效果
蒙版字体的显示区域 设置蒙版的边框
counter_width参数我们注意到之前生成的图虽然有了边框但只有一个大致的形状想要把边框用直线画出来就需要设置这个参数我们设置contour_width3得到的结果为 11.mode参数mode参数默认为RGB通道如果我们想设置词云背景为透明需要将mode设置为RGBAbackground_color设置为None,生成结果为背景透明图片
5.1 mask 蒙版相关
使用图片的配色 from wordcloud import ImageColorGenerator from PIL import Image import numpy as np colorsnp.array(Image.open(780.jpg)) color_mapImageColorGenerator(colors) 我们通过将图片转化为array数组来获取它的RGB三通道值再用wordcloud自带的ImageColorGenerator函数将其转为配色注意这时候就不能再用colormap参数了这时候得使用color_func参数 from wordcloud import WordCloud from wordcloud import ImageColorGenerator from PIL import Image import numpy as np colorsnp.array(Image.open(780.jpg)) color_mapImageColorGenerator(colors) wdWordCloud(font_pathC:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc,background_colorwhite,repeatTrue,color_funccolor_map) wd.generate(1 2 33 333 31) wd.to_file(1.png) 5.1.1 使用透明背景 蒙板
透明背景 mode‘RGBA’, background_colorNonemask np.array(Image.open(black_mask.png))wc WordCloud(font_pathHiragino.ttf, modeRGBA, background_colorNone, maskmask, width600, height400) 5.1.2 使用蒙版中的颜色
image_colors ImageColorGenerator(mask)wc.recolor(color_funcimage_colors) 5.1.3 自定义颜色
# 颜色函数 def random_color(word, font_size, position, orientation, font_path, random_state): s hsl(0, %d%%, %d%%) % (random.randint(60, 80), random.randint(60, 80)) return s ...
wc WordCloud(color_funcrandom_color, font_pathHiragino.ttf,modeRGBA, background_colorNone, maskmask) 下面2段只要1个要改 from wordcloud import WordCloud# 创建一个WordCloud对象
wordcloud WordCloud()# 定义文本
text This is a sample text for word cloud generation.# 使用WordCloud.generate()函数生成词云图
wordcloud.generate(text)# 显示词云图
wordcloud.to_image().show()
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个WordCloud对象
wordcloud WordCloud()# 生成词云图
text Python wordcloud词云在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示更能吸引目标客户的眼球。
wordcloud.generate(text)# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolationbilinear)
plt.axis(off)
plt.show() 6 jieba 和分词
6.1 中午分词模块jieba解霸结巴 6.2 获得文本内容
text open(D://宏观经济和资产配置.txt, encodingutf-8).read() # 标明文本路径打开
text .join(jieba.cut(text)) 使用权重
# 提取关键词和权重 freq jieba.analyse.extract_tags(text_new, topK200, withWeightTrue) # 列表 freq {i[0]: i[1] for i in freq} # 字典
mask np.array(Image.open(f{base_dir}color_mask.png)) wc WordCloud(font_pathHiragino.ttf,modeRGBA, background_colorNone, maskmask) res wc.generate_from_frequencies(freq) freq nltk.FreqDist(word_text) # wc.fit_words(freq) # 然后再generate wc.generate_from_frequencies(freq)
# 分词 text_new .join(jieba.cut(text)) wc WordCloud(Hiragino.ttf) # 不加字体会中文乱码
text .join(jieba.cut(text))
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloudtext open(D://宏观经济和资产配置.txt, encodingutf-8).read() # 标明文本路径打开# 生成对象
wc WordCloud(font_path C:\Windows\Fonts\Microsoft YaHei UI\msyh.ttc,width500, height400, modeRGBA, background_colorNone).generate(text)
# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolationbilinear)
plt.axis(off)
plt.show()#保存文件
wc.to_file(C:/Users/xiao/Desktop/ciyun1.png)
