python删除中文停用词_Python数据分析及可视化实例之词云（9）

# WordCloud类
 
class WordCloud(object):
 def __init__(self, font_path=None, width=400, height=200, margin=2,
                 ranks_only=None, prefer_horizontal=.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=.5, regexp=None, collocations=True,
                 colormap=None, normalize_plurals=True)
 
.......
 
 
# 关键参数含义
width : int (default=400)
 
    画布宽度
 
height : int (default=200)
 
    画布高度
 
ranks_only : boolean (default=False)
 
    是否只用词频排序而不是实际词频统计值，默认 False
 
prefer_horizontal : float (default=0.90)
 
    词语水平出现的频率，默认 0.9 （即垂直出现频率为 0.1 ）
 
mask : nd-array or None (default=None)
 
    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。
 
scale : float (default=1)
 
    计算与绘制图像间的比例。对于较大的词云图像，使用比例而非较大的画布会显著提升绘图速度，但是可能会造成词语间的粗糙拟合。
 
max_words : number (default=200)
 
    词语的最大数量
 
stopwords : set of strings
 
    停用词
 
max_font_size : int or None (default=None)
 
    最大词的最大字号；如果不指定，则为图像高度。
 
# 其他参数自行测试理解

from collections import Counter # 统计词频
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS  #生成词云、通用词
import matplotlib.pyplot as plt  # 在线显示
data = [open('红楼梦.txt','r',encoding='utf-8').read()]
# print(data[:10])
wc = WordCounter(data)  # 基于Counter自定义的子类（留作业：结巴分词、停用词）
wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=600, height=400, margin=5).fit_words(dict_fre)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()