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墨滴

李先生

2021/04/26  阅读:72  主题:橙心

Python词云图的正确打开方式

一、相关模块

jieba:中文分词
wordcloud :Python词云库
imageio:读取图形数据

安装:

pip install jieba
pip install wordcloud
pip install imageio

二、wordcloud四大类

功能
WordCloud([font_path, width, height, …]) 生成和绘制词云对象
ImageColorGenerator(image[, default_color]) 基于图片的色彩
random_color_func([word, font_size, …]) 随机生成颜色
get_single_color_func(color) 创建一个颜色函数,它返回一个色调和饱和度

三、wordcloud类

1、WordCloud类

class wordcloud.WordCloud(
    font_path=None, width=400, height=200, margin=2, 
    ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9, 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='auto'
    regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True, 
    contour_width=0, contour_color='black', repeat=False, include_numbers=False, 
    min_word_length=0, collocation_threshold=30)

2、WordCloud参数详解

参数 详解
font_path 词云图的字体路径(OTF或TTF格式)
width 画布的宽度、默认为400,如果mask不为空时,设置为mask获取图片的大小
height 画布的高度,默认为200,如果mask不为空时,设置为mask获取图片的大小
prefer_horizontal 默认值0.9;当值<1时,遇到不合适的地方时,算法将词体自动旋转
mask 默认为None;如果不为空,指定了画布的图形,则width和height值不生效,使用提供的图形的大小
contour_width 如果mask不为空,并且contour_width>0,将描绘出mask获取图片的轮廓,值越大,轮廓的线越粗
contour_color 使用Mask时,描绘图片轮廓的颜色
scale 图片生成后放大缩小时的分辨率
min_font_size 词云图显示的最小字体,默认为4
max_font_size 词云图显示的最大字体
max_words 词云显示的最大词数
font_step 字体步长
stopwords 不显示的词,如果没有设置,则使用默认的内置的STOPWORdS列表;如果使用generate_from_frequencies参数,则忽略
background_color 背景颜色
mode 默认为"RGB",当mode="RGBA"并且background_color为None时,将会显示透明背景
relative_scaling 字体大小与词频的关系,默认值为auto
color_func 默认为None,color_func=lambda *args, **kwargs:(255,0,0)词云的字体颜色将这设置为红色
regexp 使用正则切分,默认为r"\w[\w']+",如果使用generate_from_frequencies则此参数不生效
collocations 是否包含两个词的搭配,默认为True,如果使用generate_from_frequencies则此参数不生效
colormap 设置颜色的参数,默认为"viridis",如果使用color_func参数,则此参数不生效
normalize_plurals 是否删除尾随的词,比如’s,如果使用generate_from_frequencies参数,则此参数不生效
repeat 是否重复词组直到设置的最大的词组数
include_numbers 是否包含数字,默认我False
min_word_length 最小数量的词,默认为0
collocation_threshold 默认为30,整体搭配的评分等级

3、WordCloud类方法详解

方法 功能
fit_words() 根据词频生成词云
generate_from_frequencies() 根据词频生成词云
generate() 根据文本生成词云
generate_from_text() 根据文本生成词云
process_text() 将长文本分词,并去除屏蔽词
recolor() 对输出颜色重新着色
to_array() 转换为numpy数组
to_file() 保存为图片文件
to_svg() 保存为SVG(可缩放矢量图形)

四、实例

1、简单图案

代码:

import wordcloud

# 词云使用的文字
text = "lemon"

# 使用wordcloud.WordCloud类,并传入相关的参数
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True)
wc.generate(text)

# 保存图片
wc.to_file('test1.png')
2、自定义图片

代码:

import wordcloud

# 导入imageio库中的imread函数,并用这个函数读取本地图片,作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("333.jpg")

# 词云使用的文字
text = "lemon"

# 使用wordcloud.WordCloud类,并传入相关的参数
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True,mask=mk)
wc.generate(text)

# 保存图片
wc.to_file('test1.png')
3、从文本读取

代码:

import wordcloud
import jieba

# 导入imageio库中的imread函数,并用这个函数读取本地图片,作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chen.jpg")

# 使用wordcloud.WordCloud类,并传入相关的参数
wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
                         prefer_horizontal=0.5,
                         repeat=True,
                         mask=mk,
                         font_path='/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc',
                         contour_width=2,
                         contour_color='pink',
                         collocation_threshold=100,
                         )

# 对来自外部文件的文本进行中文分词,得到string
f = open('gong.txt', encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)

# 将string变量传入w的generate()方法,给词云输入文字
wc.generate(string)

# 保存图片
wc.to_file('test.png')


四、写在最后

李先生(Lemon),高级运维工程师(自称),SRE专家(目标),梦想在35岁买一辆保时捷。喜欢钻研底层技术,认为底层基础才是王道。一切新技术都离不开操作系统(CPU、内存、磁盘)、网络等。坚持输入输出,记录自己学习的点滴,在平凡中坚持前行,总有一天会遇见不一样的自己。公众号:运维汪(ID:Leeeee_Li)。

李先生

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作者介绍

李先生

公众号:运维汪