python3 wordcloud詞雲

wordclou:根據文本生成詞雲

 

一.詞雲設置

wc=WordCloud(width=400, height=200, #畫布長、寬，默認（400,200）像素
            margin=1,    #字與字之間的距離
            background_color='white',#背景顏色
            min_font_size=3,max_font_size=None,#顯示的最小,最大的字體大小
            max_words=200,#顯示的詞的最大個數
            ranks_only=None,#是否只是排名
            prefer_horizontal=.9,#詞語水平方向排版出現的頻率0.9（所以詞語垂直方向排版出現頻率為 0.1 ）
            mask=None,## 以該參數值作圖繪制詞雲，這個參數不為空時，width和height會被忽略
            scale=1, #按照比例進行放大畫布
            color_func=None,#生成新顏色的函數，如果為空，則使用 self.color_func
            stopwords=('Book'),#設置需要屏蔽的詞，如果為空，則使用內置的STOPWORDS
            random_state=None, # 為每個詞返回一個PIL顏色
            font_step=1, #字體步長，如果步長大於1，會加快運算但是可能導致結果出現較大的誤差。
            mode="RGB",#當參數為“RGBA”並且background_color不為空時，背景為透明
            relative_scaling=.5, #詞頻和字體大小的關聯性
            regexp=None,#使用正則表達式分隔輸入的文本
            collocations=True,#是否包括兩個詞的搭配
            colormap=None,#給每個單詞隨機分配顏色
            normalize_plurals=True,#是否刪除詞的尾隨S之類的
            font_path="C:/Windows/Fonts/STFANGSO.ttf"  #字體路徑
            )

 

二.生成詞雲

fit_words(frequencies)  //根據詞頻生成詞雲
generate(text)  //根據文本生成詞雲
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])   //根據詞頻生成詞雲
generate_from_text(text)    //根據文本生成詞雲
process_text(text)  //將長文本分詞並去除屏蔽詞（此處指英語，中文分詞還是需要自己用別的庫先行實現，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])   //對現有輸出重新着色。重新上色會比重新生成整個詞雲快很多。
to_array()  //轉化為 numpy array
to_file(filename)   //輸出到文件

 

三.基本步驟

import jieba #jieba分詞
import matplotlib.pyplot as plt#繪制圖形
from scipy.misc import imread#處理圖像
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator#詞雲

#一.文本獲取，利用jieba分詞獲取文本中的詞
file=open('test.txt',encoding='UTF-8').read()
word=' '.join(jieba.cut_for_search(file))

#二.詞雲背景圖像獲取
image=imread('test.jpg')  # 解析該圖片

#三.詞雲設置
wc=WordCloud(
    mode='RGBA',#設置透明底色
    background_color=None,
    mask=image, #詞雲形狀設置為背景圖像
    max_words=100,#顯示的詞的最大個數
    font_path="C:\\Windows\\Fonts\\STFANGSO.ttf",#設置字體，否則中文可能會出現亂碼
    scale=3#擴大三倍
)

#生成詞雲
image_colors = ImageColorGenerator(image)# 基於背景顏色設置字體色彩
wc.generate(word)#根據文本生成詞雲

#顯示
plt.imshow(wc)#顯示詞雲圖
plt.axis("off")#關閉坐標軸
plt.show()#顯示窗口
wc.to_file('test.png')# 保存圖片