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
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 |
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) |
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')
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')
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')
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)。