wordcloud類
from wordcloud import WordCloud wc = WordCloud(參數) #參數 # font_path:字體文件（OTF或TTF）的路徑，字符串 # width:繪圖區寬度，默認400，整型 # height:繪圖區高度，默認200，整型 # prefer_horizontal:單詞傾向於水平放置還是垂直放置，如果值小於1，則會在不合適的情況下旋轉單詞，浮點型，默認0.9 # mask:是否在給定的形狀內繪制單詞，這個參數使我們能夠根據給定的輪廓形狀繪制各種詞雲圖，當此參數不為None時，width和height將被忽略，nd-array型或None，默認None # scale:計算過程和實際繪圖的比例，浮點型，默認1 # min_font_size:繪圖時最小的字體大小，整型，默認4 # font_step:字體大小的迭代步長，大於1時可能會出現錯誤排列，整型，默認1 # max_words:繪圖使用的最大單詞數，整型，默認200 # stopwords:排除的單詞集，字符串集或None，默認為None時，內置的字符串集將會被使用 # background_color:背景顏色，顏色值，默認為'black' # max_font_size:繪圖時最大字體大小，整型或None，默認為None # mode:模式，默認為'RGB'，當為'RGBA'時，倘若背景顏色為None，則會得到透明的背景 # relative_scaling:單詞出現頻率對其字體大小的權重，值為0時，只考慮單詞排名對字體大小的影響，值為1時，具有2倍出現頻率的單詞具有2倍的字體大小，一般值設置為0.5最棒，浮點型 # color_func:顏色函數，用於生成不同顏色單詞的詞雲圖，默認為None # regexp:正則表達式，用於分詞，默認為 r"\w[\w']+" # collocations:是否包括二元詞組，布爾型，默認為True # colormap:顏色圖，隨機分配顏色給每個單詞，如果指定了color_func，則本參數被忽略，字符串或matplotlib colormap型，默認為'viridis' # normalize_plurals:移除單詞末尾的's'，布爾型，默認為True
屬性
wc.words_
#對應頻率的詞例，字典類型{字符串：浮點數}
wc.layout_
#記錄每個單詞的值，字體大小，位置，方向以及顏色，由一系列元組組成的列表，每個元組格式為(string, int, (int, int), int, color)
方法
wc.generate(text) #從文本中生成詞雲圖 wc.fit_words(frequencies) #根據給定單詞及頻率生成詞雲圖 #frequencies:元組型數組，每個元組包含一個單詞及其頻率 wc.generate_from_frequencies(frequencies, max_font_size=None) #根據給定單詞及頻率生成詞雲圖 #frequencies:字典，包含字符串（單詞）:浮點數（頻率）的值對 #max_font_size:最大字體大小 wc.process_text(text) #將長文本分詞，並移除stopwords集合中的單詞 #返回字典，dict (string, int) wc.recolor(random_state=None, color_func=None, colormap=None) #重新上色 #random_state:隨機種子，整型或None wc.to_array() #以numpy矩陣的格式返回詞雲圖 to_file(filename) #以圖片的格式返回詞雲圖 #filename:保存路徑