期末復習比較忙過段時間來專門寫scrapy框架使用，今天介紹如何用python生成詞云，雖然網上有很多詞云生成工具，不過自己用python來寫是不是更有成就感。
今天要生成的是勵志歌曲的詞云，百度文庫里面找了20來首，如《倔強》，海闊天空是，什么的大家熟悉的。
所要用到的python庫有 jieba（一個中文分詞庫）、wordcould 、matplotlib、PIL、numpy。
首先我們要做的是讀取歌詞。我將歌詞存在了文件目錄下勵志歌曲文本中。
現在來讀取他
#encoding=gbklyric= ''f=open('./勵志歌曲歌詞.txt','r')for i in f: lyric+=f.read()加入#encoding=gbk是為了防止后面操作報錯SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '/xc0'
然后我們用jieba分詞來對歌曲做分詞提取出詞頻高的詞
import jieba.analyseresult=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result: keywords[i[0]]=i[1]print(keywords)
得到結果：
然后我們就可以通過wrodcloud等庫來生成詞云了
首先先自己找一張圖片來作為生成詞云的形狀的圖
from PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorimage= Image.open('./tim.jpg')graph = np.array(image)wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)wc.generate_from_frequencies(keywords)image_color = ImageColorGenerator(graph)plt.imshow(wc)plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))plt.axis("off")plt.show()
保存生成圖片
wc.to_file('dream.png')完整代碼：
#encoding=gbkimport jieba.analysefrom PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorlyric= ''f=open('./勵志歌曲歌詞.txt','r')for i in f: lyric+=f.read()result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result: keywords[i[0]]=i[1]print(keywords)image= Image.open('./tim.jpg')graph = np.array(image)wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)wc.generate_from_frequencies(keywords)image_color = ImageColorGenerator(graph)plt.imshow(wc)plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))plt.axis("off")plt.show()wc.to_file('dream.png')以上這篇python生成詞云的實現方法(推薦)就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林網。
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