Python 制作词云图

2024-06-12 10:20
文章标签 python 制作 云图

本文主要是介绍Python 制作词云图,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


在这里插入图片描述
💝💝💝欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。
在这里插入图片描述

  • 推荐:「stormsha的主页」👈,持续学习,不断总结,共同进步,为了踏实,做好当下事儿~

  • 专栏导航

    • Python系列: Python面试题合集,剑指大厂
    • Git系列: Git操作技巧
    • GO系列: 记录博主学习GO语言的笔记,该笔记专栏尽量写的试用所有入门GO语言的初学者
    • 数据库系列: 详细总结了常用数据库 mysql 技术点,以及工作中遇到的 mysql 问题等
    • 运维系列: 总结好用的命令,高效开发
    • 算法与数据结构系列: 总结数据结构和算法,不同类型针对性训练,提升编程思维

    非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

    💖The Start💖点点关注,收藏不迷路💖

    📒文章目录

      • 词云图简介
      • 环境准备
      • 词云图的基本制作流程
        • 1. 文本数据准备
        • 2. 文本清洗
        • 3. 生成词云图
        • 4. 显示和保存词云图
        • 5. 完整代码
        • 6. 效果图
      • 技巧与最佳实践
        • 1. 词云图形状
        • 2. 词云图颜色
        • 3. 词云图字体
        • 4. 词云图布局
        • 5. 词云图的交互性


在数据可视化领域,词云图以其独特的视觉冲击力和信息传达能力,成为开发者和数据分析师展示文本数据的重要工具。本文将深入探讨如何使用 Python 制作词云图,并分享一些实用的技巧和最佳实践。

词云图简介

词云图是一种将文本数据中的关键词以不同大小、颜色和字体显示在图形中的可视化技术。关键词的字体大小通常与其在文本中出现的频率成正比,从而突出显示文本中的重要信息。

环境准备

在开始制作词云图之前,我们需要准备 Python 环境,并安装一些必要的库。主要使用的库包括 matplotlib 用于绘图,PIL 用于图像处理,以及 wordcloud 用于生成词云图。

pip install wordcloud

词云图的基本制作流程

1. 文本数据准备

首先,我们需要准备或获取文本数据。这些数据可以是网页内容、文章、评论等。例如,我们可以使用 Python 的 requests 库来获取网页内容。

import requestsurl = 'https://stormsha.blog.csdn.net/article/details/138405944/'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

2. 文本清洗

获取文本后,需要进行清洗,去除无用的符号、停用词等,以提高词云图的质量。

import re
from wordcloud import STOPWORDS# 使用BeautifulSoup解析网页内容  
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')  # 使用get_text()方法去除HTML标签,并将结果转换为字符串  
text = soup.get_text()  text = re.sub(r'\W+', ' ', text)
stopwords = set(STOPWORDS)
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])

3. 生成词云图

使用 wordcloud 库生成词云图。我们可以自定义词云图的形状、颜色、字体等属性。

from wordcloud import WordCloudwordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)

4. 显示和保存词云图

最后,使用 matplotlib 库显示和保存词云图。

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
wordcloud.to_file('word_cloud.png')

5. 完整代码

import matplotlib  
import requests  
import re  
from wordcloud import STOPWORDS, WordCloud  
import matplotlib.pyplot as plt  
from bs4 import BeautifulSoup  matplotlib.use('TkAgg')  
url = 'https://stormsha.blog.csdn.net/article/details/138405944/'  
response = requests.get(url)  
html_content = response.text  # 使用BeautifulSoup解析网页内容  
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')  # 使用get_text()方法去除HTML标签,并将结果转换为字符串  
text = soup.get_text()  text = re.sub(r'\W+', ' ', text)  
stopwords = set(STOPWORDS)  
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])  
word_cloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)  
plt.figure(figsize=(10, 5))  
plt.imshow(word_cloud, interpolation='bilinear')  
plt.axis('off')  
plt.show()  
word_cloud.to_file('word_cloud.png')

6. 效果图

![[Figure_1.png]]

技巧与最佳实践

1. 词云图形状

默认的词云图是矩形的,但我们可以自定义词云图的形状,如使用公司 logo 或特定图形作为词云的轮廓。

from PIL import Image
image_coloring = np.array(Image.open('shape.png'))
wordcloud = WordCloud(mask=image_coloring).generate(text)

2. 词云图颜色

颜色对于词云图的视觉效果至关重要。我们可以根据文本内容或个人喜好调整颜色。

wordcloud = WordCloud(colormap='viridis').generate(text)

3. 词云图字体

选择合适的字体可以增强词云图的可读性和美观性。我们可以使用本地字体或在线字体。

wordcloud = WordCloud(font_path='path_to_font.ttf').generate(text)

4. 词云图布局

通过调整词云图的 max_font_sizemax_words 参数,我们可以控制词云图的布局和密度。

wordcloud = WordCloud(max_font_size=110, max_words=200).generate(text)

5. 词云图的交互性

为了使词云图更加生动有趣,我们可以添加交互性,如鼠标悬停显示单词频率。

from wordcloud import get_single_color_funcdef color_func(word, font_size, position, orientation, random_state=None, **kwargs):return "hsl(0, 100%, %d%%)" % (100 - (font_size / max_font_size) * 100)wordcloud = WordCloud(color_func=color_func).generate(text)

🔥🔥🔥道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧!🌙🌙🌙

💖The End💖点点关注,收藏不迷路💖

这篇关于Python 制作词云图的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1053944

相关文章

使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)

《使用Python从PPT文档中提取图片和图片信息(如坐标、宽度和高度等)》PPT是一种高效的信息展示工具,广泛应用于教育、商务和设计等多个领域,PPT文档中常常包含丰富的图片内容,这些图片不仅提升了... 目录一、引言二、环境与工具三、python 提取PPT背景图片3.1 提取幻灯片背景图片3.2 提取

Python实现图片分割的多种方法总结

《Python实现图片分割的多种方法总结》图片分割是图像处理中的一个重要任务,它的目标是将图像划分为多个区域或者对象,本文为大家整理了一些常用的分割方法,大家可以根据需求自行选择... 目录1. 基于传统图像处理的分割方法(1) 使用固定阈值分割图片(2) 自适应阈值分割(3) 使用图像边缘检测分割(4)

一文带你搞懂Python中__init__.py到底是什么

《一文带你搞懂Python中__init__.py到底是什么》朋友们,今天我们来聊聊Python里一个低调却至关重要的文件——__init__.py,有些人可能听说过它是“包的标志”,也有人觉得它“没... 目录先搞懂 python 模块(module)Python 包(package)是啥?那么 __in

使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法

《使用Python实现图像LBP特征提取的操作方法》LBP特征叫做局部二值模式,常用于纹理特征提取,并在纹理分类中具有较强的区分能力,本文给大家介绍了如何使用Python实现图像LBP特征提取的操作方... 目录一、LBP特征介绍二、LBP特征描述三、一些改进版本的LBP1.圆形LBP算子2.旋转不变的LB

Python中__init__方法使用的深度解析

《Python中__init__方法使用的深度解析》在Python的面向对象编程(OOP)体系中,__init__方法如同建造房屋时的奠基仪式——它定义了对象诞生时的初始状态,下面我们就来深入了解下_... 目录一、__init__的基因图谱二、初始化过程的魔法时刻继承链中的初始化顺序self参数的奥秘默认

Python实现特殊字符判断并去掉非字母和数字的特殊字符

《Python实现特殊字符判断并去掉非字母和数字的特殊字符》在Python中,可以通过多种方法来判断字符串中是否包含非字母、数字的特殊字符,并将这些特殊字符去掉,本文为大家整理了一些常用的,希望对大家... 目录1. 使用正则表达式判断字符串中是否包含特殊字符去掉字符串中的特殊字符2. 使用 str.isa

python中各种常见文件的读写操作与类型转换详细指南

《python中各种常见文件的读写操作与类型转换详细指南》这篇文章主要为大家详细介绍了python中各种常见文件(txt,xls,csv,sql,二进制文件)的读写操作与类型转换,感兴趣的小伙伴可以跟... 目录1.文件txt读写标准用法1.1写入文件1.2读取文件2. 二进制文件读取3. 大文件读取3.1

使用Python实现一个优雅的异步定时器

《使用Python实现一个优雅的异步定时器》在Python中实现定时器功能是一个常见需求,尤其是在需要周期性执行任务的场景下,本文给大家介绍了基于asyncio和threading模块,可扩展的异步定... 目录需求背景代码1. 单例事件循环的实现2. 事件循环的运行与关闭3. 定时器核心逻辑4. 启动与停

基于Python实现读取嵌套压缩包下文件的方法

《基于Python实现读取嵌套压缩包下文件的方法》工作中遇到的问题,需要用Python实现嵌套压缩包下文件读取,本文给大家介绍了详细的解决方法,并有相关的代码示例供大家参考,需要的朋友可以参考下... 目录思路完整代码代码优化思路打开外层zip压缩包并遍历文件:使用with zipfile.ZipFil

Python处理函数调用超时的四种方法

《Python处理函数调用超时的四种方法》在实际开发过程中,我们可能会遇到一些场景,需要对函数的执行时间进行限制,例如,当一个函数执行时间过长时,可能会导致程序卡顿、资源占用过高,因此,在某些情况下,... 目录前言func-timeout1. 安装 func-timeout2. 基本用法自定义进程subp