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三种实现词云图的方式
需要用到的第三方库 - matplotlib,jieba,wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud
data={‘a’:20,‘b’:30,‘c’:15,‘d’:22,‘e’:50}
词频统计确保数据是字典格式
如果数据不是字典格式,设法弄成字典格式就好
如果文本是中文的,需要设置字体,不然会乱码
font=r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'
wc = wordcloud.WordCloud(
background_color='white', # 设置背景色,默认为黑色
font_path=font,#字体路径设置
width=500, # 设置背景宽
height=350, # 设置背景高
max_font_size=50, # 最大字体
min_font_size=10, # 最小字体
mode='RGBA' # 当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明
)
绘图
wc.generate_from_frequencies(data)
wc.to_file(r"d.png") # 保存绘制好的词云图
给出一段文本
text='祥子来自农村,是个破产的青年农民,勤劳、纯朴、善良,保留着农村哺育他、教养他的一切,却再也不愿意回农村去了。从农村来到城市的祥子,渴望以' \
'自己的诚实劳动买一辆属于自己的车。做个独立的劳动者是祥子的志愿、希望、甚至是宗教,凭着勤劳和坚忍,他用三年的时间省吃俭用,终于实现了理想,成为自食其' \
'力的上等车夫。但刚拉半年,车就在兵荒马乱中被逃兵掳走,祥子失去了洋车,只牵回三匹骆驼。祥子没有灰心,他依然倔强地从头开始,更加克己地拉车攒钱。' \
'可是,还没有等他再买上车,所有的积蓄又被侦探敲诈、洗劫一空,买车的梦想再次成泡影。'
先使用jieba库进行分词操作,后再画词云图
cut_text=jieba.cut(text)
result=" ".join(cut_text
如果文本是中文的,需要设置字体,不然会乱码
font=r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'
wc=WordCloud(
background_color='white', # 设置背景色,默认为黑色
font_path=font, #指定文字路径
width=500, # 设置背景宽
height=350, # 设置背景高
max_font_size=50, # 最大字体
min_font_size=10, # 最小字体
mode='RGBA' # 当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明
)
绘图
wc.generate(result) # 根据分词后的文本产生词云
wc.to_file(r"wordcloud.png") # 保存绘制好的词云图
plt.imshow(wc) # 以图片的形式显示词云
plt.axis("off") # 关闭图像坐标系,即不显示坐标系
plt.show() # plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,但是不能显示。其后必须有plt.show()才能显示
背景图片需使用透明背景(有条件可以ps抠图
这里另外需要导入的库是numpy,PIL
from PIL import Image
import numpy as np
设置自定义背景
mask = np.array(Image.open("t.png"))
绘图
f = open('data.txt',encoding='utf-8') txt = f.read() f.close() wc=WordCloud( background_color="white", \ width=400, \ height=300,\ max_words=200, \ max_font_size=80, \ mask=mask, \ contour_width=3, \ contour_color='steelblue' ) wc.generate(txt) # 根据分词后的文本产生词云 wc.to_file(r"data词云图.png") # 保存绘制好的词云图 plt.imshow(wc) # 以图片的形式显示词云 plt.axis("off") # 关闭图像坐标系,即不显示坐标系 plt.show() # plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,但是不能显示。其后必须有plt.show()才能显示
效果如下:
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