wordcloud词云快速入门
词云基础使用
1.是什么
词云是对文本中出现频率较高的关键词汇通过彩色图像显示出来，从而在视觉上予以突出。
词云可视化表达了词频的高低，提供了从大量文本中提取主要关键字和主题索引，使读者能很快领会文本的主旨
是python的第三方库
2.安装
pip install wordcloud
3.入门案例
#1.导入包
import wordcloud
#2.创建wordcloud对象w
w = wordcloud.WordCloud()
#3.给w对象输入内容，并生成词云
w.generate("i love china")
#4.设置到词云保存的路径
w.to_file(r"C:\Users\hanhan\Desktop\python笔记\wordcloud使用\test.png")
4.WordCloud类解析
1.wordcloud.WordCloud(参数)
主要对其的参数进行讲解
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| font_path | 字体路径，默认为None |
| width | 输出的画布宽度，默认为400像素 |
| height | 输出的画布高度，默认为200像素 |
| prefer_horizontal | 词云水平方向排版出现的频率，默认为0.9 |
| mask | 指定词云形状的背景图片，默认为None，即可矩形 |
| scale | 按比例放大画布，如设置1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍，默认为1 |
| color_func | 生成新颜色的函数，如果为空，则使用内置颜色函数，默认值为None |
| max_words | 要显示的词最多的个数，默认值为200 |
| min_font_size | 显示的最小的字体大小，默认为4 |
| stopwords | 设置需要屏蔽的词，如设置为空，则使用内置的STOPWORDS，默认为None |
| background_color | 背景颜色，默认值为black（黑） |
| max_font_size | 显示的最大的字体大小，默认为None |
| font_step | 字体步长，如果步长大于1，会加快运算但可能导致结果出现较大的误差，默认值为1 |
| mode | 模式，当参数为“RGBA‘”且background_color不为空时，背景为透明，默认为RGB |
| relative_scaling | 词频和字体大小的相关性，默认为0.5 |
| regexp | 使用正则表达式分隔输入的文本，默认为None |
| collocations | 是否包括两个词的搭配，默认为None |
| colormap | 给每个单词随机分配颜色，若指定了color_function，则忽略该方法，默认为None |
2.WordCloud类的常用方法
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| fit_words(frequencies) | 根据词频生成词云 |
| generate(text) | 根据文本生成词云 |
| generate_from_frequencies(frequencies[,…]) | 根据多个词频生成词云 |
| generate_from_text(text[,…]) | 根据多文本生成词云 |
| process_text(text) | 将长文本分词，并去除屏蔽词 |
| recolor([random_state,color_func,colormap]) | 对现有输出重新着色，这比重新生成词云更快 |
| to_array() | 转化为数值 |
| to_file(filename) | 输出到文件 |
process_text(text)方法仅针对英文实现将长文本分词，并去除屏蔽词，中文分词还需要使用其他的库，如jieba
5.案例–让词云生成自己想要的形状
#1.导包
import wordcloud
import numpy as np
from PIL import Image
#2，读取要显示词云的文件
textfile = open(r"C:\Users\hanhan\Desktop\python笔记\wordcloud使用\1.txt","r",encoding='utf-8')
words = textfile.read()
textfile.close()
#3，将我们想要显示的形状变成数组
pic = np.array(Image.open(r"C:\Users\hanhan\Desktop\python笔记\wordcloud使用\xin.jpeg"))
#3.设置词云的参数
params =dict(
background_color = "white",
width = 1000,
height=860,
max_words=50,
mask=pic)
#4.创建词云的对象
w = wordcloud.WordCloud(**params)
#5.生成词云
w.generate(words)
#6.设置保存词云的路径
w.to_file(r"C:\Users\hanhan\Desktop\python笔记\wordcloud使用\1.png")
