Python wordcloud词云：源码分析及简单使用_valueerror: couldn't find space to draw. either th

Python版本的词云生成模块从2015年的v1.0到现在，已经更新到了v1.7。

下载请移步至：https://pypi.org/project/wordcloud/

wordcloud简单应用：

import jieba
import wordcloud
 
w = wordcloud.WordCloud(
    width=600,
    height=600,
    background_color='white',
    font_path='msyh.ttc'
)
text = '看到此标题，我也是感慨万千 首先弄清楚搞IT和被IT搞，谁是搞IT的？马云就是，马化腾也是，刘强东也是，他们都是叫搞IT的， 但程序员只是被IT搞的人，可以比作盖楼砌砖的泥瓦匠，你想想，四十岁的泥瓦匠能跟二十左右岁的年轻人较劲吗？如果你是老板你会怎么做？程序员只是技术含量高的泥瓦匠，社会是现实的，社会的现实是什么？利益驱动。当你跑的速度不比以前快了时，你就会被挨鞭子赶，这种窘境如果在做程序员当初就预料到的话，你就会知道，到达一定高度时，你需要改变行程。 程序员其实真的不是什么好职业，技术每天都在更新，要不停的学，你以前学的每天都在被淘汰，加班可能是标配了吧。 热点，你知道什么是热点吗？社会上啥热就是热点，我举几个例子：在早淘宝之初，很多人都觉得做淘宝能让自己发展，当初的规则是产品按时间轮候展示，也就是你的商品上架时间一到就会被展示，不论你星级多高。这种一律平等的条件固然好，但淘宝随后调整了显示规则，对产品和店铺，销量进行了加权，一下导致小卖家被弄到了很深的胡同里，没人看到自己的产品，如何卖？做广告费用也非常高，入不敷出，想必做过淘宝的都知道，再后来淘宝弄天猫，显然，天猫是上档次的商城，不同于淘宝的摆地摊，因为摊位费涨价还闹过事，闹也白闹，你有能力就弄，没能力就淘汰掉。前几天淘宝又推出C2M,客户反向定制，客户直接挂钩大厂家，没你小卖家什么事。 后来又出现了微商，在微商出现当天我就知道这东西不行，它比淘宝假货还下三滥.我对TX一直有点偏见，因为骗子都使用QQ 我说这么多只想说一个事，世界是变化的，你只能适应变化，否则就会被淘汰。 还是回到热点这个话题，育儿嫂这个职位有很多人了解吗？前几年放开二胎后，这个职位迅速串红，我的一个亲戚初中毕业，现在已经月入一万五，职务就是照看刚出生的婴儿28天，节假日要双薪。 你说这难到让我一个男的去当育儿嫂吗？扯，我只是说热点问题。你没踩在热点上，你赚钱就会很费劲 这两年的热点是什么？短视频，你可以看到抖音的一些作品根本就不是普通人能实现的，说明专业级人才都开始努力往这上使劲了。 我只会编程，别的不会怎么办？那你就去编程。没人用了怎么办？你看看你自己能不能雇佣你自己 学会适应社会，学会改变自己去适应社会 最后说一句：科大讯飞的刘鹏说的是对的。那我为什么还做程序员？他可以完成一些原始积累，只此而已。'
new_str = ' '.join(jieba.lcut(text))
w.generate(new_str)
w.to_file('x.png')

 下面分析源码：

wordcloud源码中生成词云图的主要步骤有：

1、分割词组

2、生成词云

3、保存图片

我们从 generate(self, text)切入，发现它仅仅调用了自身对象的一个方法 self.generate_from_text(text)

    def generate_from_text(self, text):
        """Generate wordcloud from text.
        """
        words = self.process_text(text) # 分割词组
        self.generate_from_frequencies(words) # 生成词云的主要方法（重点分析）
        return self

process_text()源码如下，处理的逻辑比较简单：分割词组、去除数字、去除's、去除数字、去除短词、去除禁用词等。

    def process_text(self, text):
        """Splits a long text into words, eliminates the stopwords.
        Parameters
        ----------
        text : string
            The text to be processed.
        Returns
        -------
        words : dict (string, int)
            Word tokens with associated frequency.
        ..versionchanged:: 1.2.2
            Changed return type from list of tuples to dict.
        Notes
        -----
        There are better ways to do word tokenization, but I don't want to
        include all those things.
        """
 
        flags = (re.UNICODE if sys.version < '3' and type(text) is unicode else 0) 
                
        regexp = self.regexp if self.regexp is not None else r"\w[\w']+"
 
        # 获得分词
        words = re.findall(regexp, text, flags)
        # 去除 's
        words = [word[:-2] if word.lower().endswith("'s") else word for word in words]
        # 去除数字
        if not self.include_numbers:
            words = [word for word in words if not word.isdigit()]
        # 去除短词，长度小于指定值min_word_length的词，被视为短词，筛除
        if self.min_word_length:
            words = [word for word in words if len(word) >= self.min_word_length]
        # 去除禁用词
        stopwords = set([i.lower() for i in self.stopwords])
        if self.collocations:
            word_counts = unigrams_and_bigrams(words, stopwords, self.normalize_plurals, self.collocation_threshold)
        else:
            # remove stopwords
            words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords]
            word_counts, _ = process_tokens(words, self.normalize_plurals)
 
        return word_counts

重头戏来了

generate_from_frequencies(self, frequencies, max_font_size=None) 方法体内的代码比较多，总体上分为以下几步：

1、排序

2、词频归一化

3、创建绘图对象

4、确定初始字体大小（字号）

5、扩展单词集

6、确定每个单词的字体大小、位置、旋转角度、颜色等信息

源码如下（根据个人理解已添加中文注释）：

    def generate_from_frequencies(self, frequencies, max_font_size=None):
        """Create a word_cloud from words and frequencies.
        Parameters
        ----------
        frequencies : dict from string to float
            A contains words and associated frequency.
        max_font_size : int
            Use this font-size instead of self.max_font_size
        Returns
        -------
        self
        """
        # make sure frequencies are sorted and normalized
        # 1、排序
        # 对“单词-频率”列表按频率降序排序
        frequencies = sorted(frequencies.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
        if len(frequencies) <= 0:
            raise ValueError("We need at least 1 word to plot a word cloud, "
                             "got %d." % len(frequencies))
        # 确保单词数在设置的最大范围内，超出的部分被舍弃掉
        frequencies = frequencies[:self.max_words]
 
        # largest entry will be 1
        # 取第一个单词的频率作为最大词频
        max_frequency = float(frequencies[0][1])
 
        # 2、词频归一化
        # 把所有单词的词频归一化，由于单词已经排序，所以归一化后应该是这样的：[('xxx', 1),('xxx', 0.96),('xxx', 0.87),...]
        frequencies = [(word, freq / max_frequency)
                       for word, freq in frequencies]
 
        # 随机对象，用于产生一个随机数，来确定是否旋转90度
        if self.random_state is not None:
            random_state = self.random_state
        else:
            random_state = Random()
 
        if self.mask is not None:
            boolean_mask = self._get_bolean_mask(self.mask)
            width = self.mask.shape[1]
            height = self.mask.shape[0]
        else:
            boolean_mask = None
            height, width = self.height, self.width
        # 用于查找单词可能放置的位置，例如图片有效范围内的空白处（非文字区域）
        occupancy = IntegralOccupancyMap(height, width, boolean_mask)
 
        # 3、创建绘图对象
        # create image
        img_grey = Image.new("L", (width, height))
        draw = ImageDraw.Draw(img_grey)
        img_array = np.asarray(img_grey)
        font_sizes, positions, orientations, colors = [], [], [], []
 
        last_freq = 1.
 
        # 4、确定初始字号
        # 确定最大字号
        if max_font_size is None:
            # if not provided use default font_size
            max_font_size = self.max_font_size
 
        # 如果最大字号是空的，就需要确定一个最大字号作为初始字号
        if max_font_size is None:
            # figure out a good font size by trying to draw with
            # just the first two words
            if len(frequencies) == 1:
                # we only have one word. We make it big!
                font_size = self.height
            else:
                # 递归进入当前函数，以获得一个self.layout_，其中只有前两个单词的词频信息
                # 使用这两个词频计算出一个初始字号
                self.generate_from_frequencies(dict(frequencies[:2]),
                                               max_font_size=self.height)
                # find font sizes
                sizes = [x[1] for x in self.layout_]
                try:
                    font_size = int(2 * sizes[0] * sizes[1]
                                    / (sizes[0] + sizes[1]))
                # quick fix for if self.layout_ contains less than 2 values
                # on very small images it can be empty
                except IndexError:
                    try:
                        font_size = sizes[0]
                    except IndexError:
                        raise ValueError(
                            "Couldn't find space to draw. Either the Canvas size"
                            " is too small or too much of the image is masked "
                            "out.")
        else:
            font_size = max_font_size
 
        # we set self.words_ here because we called generate_from_frequencies
        # above... hurray for good design?
        self.words_ = dict(frequencies)
 
        # 5、扩展单词集
        # 如果单词数不足最大值，则扩展单词集以达到最大值
        if self.repeat and len(frequencies) < self.max_words:
            # pad frequencies with repeating words.
            times_extend = int(np.ceil(self.max_words / len(frequencies))) - 1
            # get smallest frequency
            frequencies_org = list(frequencies)
            downweight = frequencies[-1][1]
            # 扩展单词数，词频会保持原有词频的递减规则。
            for i in range(times_extend):
                frequencies.extend([(word, freq * downweight ** (i + 1))
                                    for word, freq in frequencies_org])
 
        # 6、确定每一个单词的字体大小、位置、旋转角度、颜色等信息
        # start drawing grey image
        for word, freq in frequencies:
            if freq == 0:
                continue
            # select the font size
            rs = self.relative_scaling
            if rs != 0:
                font_size = int(round((rs * (freq / float(last_freq))
                                       + (1 - rs)) * font_size))
            if random_state.random() < self.prefer_horizontal:
                orientation = None
            else:
                orientation = Image.ROTATE_90
            tried_other_orientation = False
            # 寻找可能放置的位置，如果寻找一次，没有找到，则尝试改变文字方向或缩小字体大小，继续寻找。
            # 直到找到放置位置或者字体大小超出字号下限
            while True:
                # try to find a position
                font = ImageFont.truetype(self.font_path, font_size)
                # transpose font optionally
                transposed_font = ImageFont.TransposedFont(
                    font, orientation=orientation)
                # get size of resulting text
                box_size = draw.textsize(word, font=transposed_font)
                # find possible places using integral image:
                result = occupancy.sample_position(box_size[1] + self.margin,
                                                   box_size[0] + self.margin,
                                                   random_state)
                if result is not None or font_size < self.min_font_size:
                    # either we found a place or font-size went too small
                    break
                # if we didn't find a place, make font smaller
                # but first try to rotate!
                if not tried_other_orientation and self.prefer_horizontal < 1:
                    orientation = (Image.ROTATE_90 if orientation is None else
                                   Image.ROTATE_90)
                    tried_other_orientation = True
                else:
                    font_size -= self.font_step
                    orientation = None
 
            if font_size < self.min_font_size:
                # we were unable to draw any more
                break
 
            # 收集该词的信息：字体大小、位置、旋转角度、颜色
            x, y = np.array(result) + self.margin // 2
            # actually draw the text
            # 此处绘制图像仅仅用于寻找放置单词的位置，而不是最终的词云图片。词云图片是在另一个函数中生成：to_image
            draw.text((y, x), word, fill="white", font=transposed_font)
            positions.append((x, y))
            orientations.append(orientation)
            font_sizes.append(font_size)
            colors.append(self.color_func(word, font_size=font_size,
                                          position=(x, y),
                                          orientation=orientation,
                                          random_state=random_state,
                                          font_path=self.font_path))
            # recompute integral image
            if self.mask is None:
                img_array = np.asarray(img_grey)
            else:
                img_array = np.asarray(img_grey) + boolean_mask
            # recompute bottom right
            # the order of the cumsum's is important for speed ?!
            occupancy.update(img_array, x, y)
            last_freq = freq
 
        # layout_是单词信息列表，表中每项信息：单词、频率、字体大小、位置、旋转角度、颜色等信息。为后续步骤的绘图工作做好准备。
        self.layout_ = list(zip(frequencies, font_sizes, positions,
                                orientations, colors))
        return self

注意

在第6步确定位置时，程序使用循环和随机数来查找合适的放置位置，源码如下。

            # 寻找可能放置的位置，如果寻找一次，没有找到，则尝试改变文字方向或缩小字体大小，继续寻找。
            # 直到找到放置位置或者字体大小超出字号下限
            while True:
                # try to find a position
                font = ImageFont.truetype(self.font_path, font_size)
                # transpose font optionally
                transposed_font = ImageFont.TransposedFont(
                    font, orientation=orientation)
                # get size of resulting text
                box_size = draw.textsize(word, font=transposed_font)
                # find possible places using integral image:
                result = occupancy.sample_position(box_size[1] + self.margin,
                                                   box_size[0] + self.margin,
                                                   random_state)
                if result is not None or font_size < self.min_font_size:
                    # either we found a place or font-size went too small
                    break
                # if we didn't find a place, make font smaller
                # but first try to rotate!
                if not tried_other_orientation and self.prefer_horizontal < 1:
                    orientation = (Image.ROTATE_90 if orientation is None else
                                   Image.ROTATE_90)
                    tried_other_orientation = True
                else:
                    font_size -= self.font_step
                    orientation = None

其中 occupancy.sample_position() 是具体寻找合适位置的方法。当你试图进一步了解其中的奥秘时，却发现你的【Ctrl＋左键】已经无法跳转到深层代码了，悲哀的事情还是发生了......o(╥﹏╥)o

在wordcloud.py文件的顶部有这么一行： from .query_integral_image import query_integral_image 而query_integral_image 是一个pyd文件，该文件无法直接查看。有关pyd格式的更多资料，请自行查阅。

再回到 generate_from_frequencies 上来，方法的最后把数据整理到了 self.layout_ 变量里，这里面就是所有词组绘制时所需要的信息了。然后就可以调用to_file()方法，保存图片了。

    def to_file(self, filename):
 
        img = self.to_image()
        img.save(filename, optimize=True)
        return self

核心方法 to_image() 就会把self.layout_里的信息依次取出，绘制每一个词组。

    def to_image(self):
        self._check_generated()
        if self.mask is not None:
            width = self.mask.shape[1]
            height = self.mask.shape[0]
        else:
            height, width = self.height, self.width
 
        img = Image.new(self.mode, (int(width * self.scale),
                                    int(height * self.scale)),
                        self.background_color)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        for (word, count), font_size, position, orientation, color in self.layout_:
            font = ImageFont.truetype(self.font_path,
                                      int(font_size * self.scale))
            transposed_font = ImageFont.TransposedFont(
                font, orientation=orientation)
            pos = (int(position[1] * self.scale),
                   int(position[0] * self.scale))
            draw.text(pos, word, fill=color, font=transposed_font)
 
        return self._draw_contour(img=img)

引申思考：

查找文字合适的放置该怎样实现呢？（注意：文字笔画的空隙里也是可以放置更小一字号的文字）

~ End ~