前言

詞云的使用相信大家已經(jīng)不陌生了，使用很簡單，直接調(diào)用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根據(jù)文本詞匯和詞匯頻率生成圖片，從中可以直觀的看出各個(gè)詞匯所占比重。

最近正好想做一個(gè)人的logo，于是乎決定使用詞云來制作完成。

wordcloud安裝

pip install wordcloud

使用 pip 安裝你肯定會(huì)遇到一個(gè)坑，安裝過程中可能會(huì)報(bào)錯(cuò)，提示你安裝 Microsoft Visual C++ 14.0，但是這個(gè)安裝過程很耗時(shí)。

有另一個(gè)方法可以解決，就是下載相應(yīng)的whl文件安裝。下載鏈接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

文件下載后，cmd 進(jìn)入whl文件所在文件夾下，然后輸入以下命令：

pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

wordcloud代碼使用

安裝成功后我們馬上開始制作我們的圖片。

from os import pathfrom PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGeneratord = path.dirname(__file__)# 讀文本文件text = open(path.join(d, 'data.txt')).read()# 讀取自定義圖片alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "pic.jpg")))# 你可以通過 mask 參數(shù) 來設(shè)置詞云形狀wc = WordCloud(background_color="white",max_words=2000,   mask=alice_coloring, max_font_size=60,random_state=102,scale=8,  font_path="C:/Windows/Fonts/msyhbd.ttf").generate(text)wc.generate_from_text(text)print('開始加載文本')# 改變字體顏色img_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)# 字體顏色為背景圖片的顏色wc.recolor(color_func=img_colors)# 顯示詞云圖plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")# 是否顯示x軸、y軸下標(biāo)plt.axis('off')plt.show()# 獲得模塊所在的路徑的d = path.dirname(__file__)# 將多個(gè)路徑組合后返回wc.to_file(path.join(d, "h16.jpg"))print('生成詞云成功!')

上面 text 文本內(nèi)容是通過爬蟲采集的，爬取的關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的一篇文章，有了文本源之后準(zhǔn)備好你想要生成詞云的圖片就行了。

配置 wordcloud 的參數(shù)對于圖片效果尤為重要，下面我們著重介紹一下wordcloud的參數(shù)含義：

• font_path : string 字體路徑，需要展現(xiàn)什么字體就把該字體路徑+后綴名寫上，如：font_path = '黑體.ttf'
• width : int (default=400) 輸出的畫布寬度，默認(rèn)為400像素
• height : int (default=200) 輸出的畫布高度，默認(rèn)為200像素
• prefer_horizontal : float (default=0.90) 詞語水平方向排版出現(xiàn)的頻率，默認(rèn) 0.9
• mask : nd-array or None (default=None) 若參數(shù)為空，則正常繪制詞云。如果 mask 非空，設(shè)置的寬高值將被忽略，形狀被 mask 取代。除白色的部分將不會(huì)繪制，其余部分會(huì)用于繪制詞云。
• scale : float (default=1) 按照比例進(jìn)行放大畫布，如設(shè)置為2，則長和寬都是原來畫布的2倍。
• min_font_size : int (default=4) 顯示的最小的字體大小
• font_step : int (default=1) 字體步長，如果步長大于1，會(huì)加快運(yùn)算但是可能導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)較大的誤差。
• max_words : number (default=200) 要顯示的詞的最大個(gè)數(shù)
• stopwords : set of strings or None 設(shè)置需要屏蔽的詞，如果為空，則使用內(nèi)置的STOPWORDS
• background_color : color value (default=”black”) 背景顏色，如background_color='white',背景顏色為白色。
• max_font_size : int or None (default=None) 顯示的最大的字體大小
• mode : string (default=”RGB”) 當(dāng)參數(shù)為“RGBA”并且background_color不為空時(shí)，背景為透明。
• relative_scaling : float (default=.5) 詞頻和字體大小的關(guān)聯(lián)性
• color_func : callable, default=None 生成新顏色的函數(shù)，如果為空，則使用 self.color_func
• regexp : string or None (optional) 使用正則表達(dá)式分隔輸入的文本
• collocations : bool, default=True 是否包括兩個(gè)詞的搭配
• colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” 給每個(gè)單詞隨機(jī)分配顏色，若指定color_func，則忽略該方法。

效果展示

使用的照片是博主自己的照片。

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總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對VEVB武林網(wǎng)的支持。