python词云wordcloud

• 前言

本文主要通过一个实例来讲解利用python进行添加默认词袋，添加中文停顿词，分词，然后再利用关键词进行带模板的词云可视化。

• 思路

1，读取本地的数据文件，包括用来生成词云的语料(txt格式)，中文停顿词袋(txt格式)，默认词袋(txt格式)以及词云模板(jpg格式)。
2，利用jieba这个模块进行分词处理，然后利用analyse.extract_tags挑出top的关键词。
3，利用WordCloud的generate函数生成词云。
4，进行修饰，包括去坐标轴，添加背景模板等

• 完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Project name: 
Description:
Created on Sun Aug  9 11:28:04 2020
@author: 帅帅de三叔    
"""
import jieba
import numpy as np
import jieba.analyse
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt

def generatewordcloud(): #定义生成词云函数
    f = open(r"D:\项目\社群分析\社群聊天记录分析\rank_5.txt", 'r', encoding='UTF-8').read() #读取数据
    background_image = np.array(Image.open(r"D:\项目\社群分析\社群聊天记录分析\一匹马背景.jpg"))
    jieba.load_userdict(r"D:\项目\社群分析\社群聊天记录分析\newdiskname.txt") #加载默认词袋
    jieba.analyse.set_stop_words(r"D:\项目\社群分析\社群聊天记录分析\chinesestopword.txt") #加载中文停顿词
    ls = jieba.analyse.extract_tags(f, topK=500, withWeight=False, allowPOS=()) #抽取前500个
    text = " ".join(ls)
    wc = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/simfang.ttf", background_color="white",
                   mask=background_image).generate(text) #生成词云
    plt.axis("off") #去掉坐标轴
    #plt.imshow(wc.recolor(color_func=ImageColorGenerator(background_image)), interpolation='bilinear')
    plt.imshow(wc, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear') #显示词云
    wc.to_file(r"D:\项目\社群分析\社群聊天记录分析\result.jpg") #保存到本地
    
if __name__ == '__main__':
   generatewordcloud() 

• 效果预览

最后生成的效果图的确有点像一匹马，字体越大，代表越关键。

• 代码解读

代码中的每一行都加了注释，应该很清楚了，不清楚的请来交流群交流，搜三行科创微信公众号。