【Python】生成词云图太简单了|拿来就用能的词云图代码

1 词云简介

词云也叫文字云，是一种可视化的结果呈现，常用在爬虫数据分析中，原理就是统计文本中高频出现的词，过滤掉某些干扰词，将结果生成一张图片，直观的获取数据的重点信息。今天，我们一起来学习一下Python生成词云的常用库「wordcloud」。

wordcloud是第三方库，需要提前下载安装。

安装： pip install wordcloud

 wordcloud 对象有很多参数设定，设定不同的参数，可以绘制不同形状、颜色和尺寸的词云图。

---

2 WordCloud对象常用参数 

参数	说明
font_path	设置字体，指定字体文件的路径
width	生成图片宽度，默认400像素
height	生成图片高度，默认200像素
mask	词云形状，默认使用矩形
min_font_size	词云中最小的字体字号，默认4号
font_step	字号步进间隔，默认1
max_font_size	词云中最大的字体字号，默认根据高度自动调节
max_words	词云显示的最大词数，默认200
stopwords	设置停用词（需要屏蔽的词），停用词不在词云中显示，默认使用内置的STOPWORDS
background_color	图片背景颜色，默认黑色

---

3 WordCloud常用方法 

方法	功能
generate(text)	加载词云文本
to_file(filename)	输出词云文件

 wordcloud默认是为了英文文本来做词云的，如果需要制作中文文本词云，就需要先对中文进行分词。这里就需要用到中文分词库「jieba」。

---

4 jieba 分词库

jieba 是优秀的中文分词库，需要安装。它的原理是利用一个中文词库，确定中文字符之间的关联概率，汉字间概率大的组成词组，形成分词结果，除了分词，还可以添加自定义词组。

安装：pip install jieba

jieba有三种分词模式，这里我们只学习它的精确模式，把文本精确地切分开，不存在冗余单词。

使用jieba.lcut(s)，返回列表型分词结果。当然，也可以使用jieba.add_word(w)向jieba库中增加词语。

---

5 使用wordcloud生成词云的步骤

• 读取文件，分词整理，生成词云文本
• 配置wordcloud对象参数，加载词云文本
• 计算词频，输出词云文件

---

6 词云案例

        --- 爬取最近很火的一部电影《芭比》的影评数据，生成词云图。 

1）生成文本文件 

        获取豆瓣电影网站10页短评数据，保存到文本中。

代码如下：

import requests
from lxml import etree
import time
import random

# 通过观察url翻页的规律，使用for循环得到10个链接，保存到urls列表中
urls = ['https://movie.douban.com/subject/4058939/comments?start={}&limit=20&status=P&sort=new_score'.format(str(i)) for
        i in range(0, 200, 20)]
# print(urls)
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"
}
# 初始化用于保存短评的列表
comments_list = []
# 使用for循环遍历获取每个页面的数据，保存到comments_list列表中
for url in urls:
    resp = requests.get(url=url, headers=headers).text
    html = etree.HTML(resp)
    data_list = html.xpath('//div[@id="comments"]/div[@class="comment-item "]')
    # page_list用于保存同一页面内的所有评论
    page_list = []
    for data in data_list:
        comment = data.xpath('./div[2]/p/span/text()')[0]
        page_list.append(comment)
    # print(page_list)
    comments_list.extend(page_list)
    # 让程序随机睡眠0~3秒，避免速度过快被反爬
    time.sleep(random.randint(0, 3))
print("共获取电影《芭比》的短评条数：", len(comments_list))

with open('movie_comments.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # 将列表中的数据逐条写入到文本文件中
    for comment in comments_list:
        f.write(comment + "\n")

 2）生成基本的词云

        读取第一步中的文本文件，生成词云图。

 代码如下：

import jieba
import wordcloud

# 读取文本
with open("movie_comments.txt", encoding="utf-8") as f:
    s = f.read()
# print(s)
# 生成分词列表
list_s = jieba.lcut(s)
# print(ls)
# 用空格连接成字符串文本
text = ' '.join(list_s)
# print(text)
# 将不需要显示的词整理好后，放入stopwords中
stopwords = ["是", "的", "了", "啊"]
# 创建词云对象
wc = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",
                         width=1000,
                         height=700,
                         background_color='white',
                         max_words=100,
                         stopwords=stopwords)
# msyh.ttc是电脑本地字体，也可以写成绝对路径，字体也可以根据需求换其他字体文件
wc.generate(text)   # 加载词云文本
wc.to_file("芭比comments.png")  # 保存词云图文件

词云图效果如下：

 3）添加蒙版图片的词云图

可以将有白色背景的图片作为蒙版图片，而有图案的地方会被词云填充。

添加蒙版图片需要使用PIL库和numpy库，需提前下载安装。

本案例添加蒙版图片如下：

 

 代码如下：

from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np
import jieba

# 打开文本
with open("movie_comments.txt", encoding="utf-8") as f:
    s = f.read()

# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(s))

# 打开蒙版图片，生成Image对象
img = Image.open("img/chicken.jpg")  # 打开遮罩图片
# 生成蒙版
mask = np.array(img)   # 将图片转换为数组
# 整理不需要显示的词
stopwords = ["的", "是", "了", "在", "也", "和", "就", "都", "这", "你", "我", "她"]
# 生成WordCloud词云对象，并加载text字符串文本
wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc",
               mask=mask,
               width=1000,
               height=800,
               background_color='white',
               max_words=200,
               stopwords=stopwords).generate(text)

# 保存词云图到文件
wc.to_file("芭比comments.png")

词云图效果如下：