Python100个库分享第23个—wordcloud(词云图)

2024-05-15 10:36

本文主要是介绍Python100个库分享第23个—wordcloud(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!

目录

  • 专栏导读
  • 库的介绍
  • 库的安装
  • 基础使用1:将TXT文本转为词云图
  • 基础使用2:使用自定义字体和形状
  • 基础使用3:中文词云图+停用词(中英文版)-代码是中文版
  • 总结

专栏导读

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库的介绍

  • wordcloud 是一个在 Python 中广泛使用的第三方库,主要用于根据文本数据生成词云(Word Clouds)。词云是一种可视化技术,它能够有效地展示文本数据中各个词汇的重要性或频率,通常通过字体大小来表示每个词在文本中出现的次数多少,形成类似云彩的图形,从而帮助用户快速识别出文本的主题或者高频词汇。

库的安装

pip install wordcloud -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

基础使用1:将TXT文本转为词云图

  • 先百度一篇英文美文,或者中文美文

  • 常用属性

wc = WordCloud(

width=800, 词云图宽

height=400, 词云图高

background_color='white', 词云图背景色

font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf' 词云图使用系统字体)

配置项类型默认值含义
font_pathstring字体路径
widthint400画布宽度
heightint200画布高度
marginint2词云图像的边距大小,以像素为单位
prefer_horizontalfloat0.9词语水平排列的偏好程度,>=1 水平排列
masknd-array or NoneNone词云的形状遮罩,使得词云图像能够按照指定的形状排列词语
contour_widthfloat0轮廓线的宽度
contour_colorcolor value“black”轮廓线的颜色
scalefloat1词云图像的缩放比例,即词云图像计算出来的大小相对于形状遮罩或者画布的大小的比例
min_font_sizeint4最小字体大小
font_stepint1字体的步长,关系词语间大小间隔
max_wordsnumber200词语最大数量
stopwordsset of strings or NoneSTOPWORDS要排除的词语
random_stateintNone随机数生成器的种子
background_colorcolor value”black”背景颜色
max_font_sizeint or NoneNone最大字体大小
modestring”RGB”主要有"RGB",“RGBA”,后者可以控制透明度
relative_scalingfloat‘auto’单词频率对字体大小影响,较大的值将增加词语之间的大小差异
color_funccallableNone自定义的颜色函数,该函数决定了词云中每个词语的颜色
regexpstring or NoneNone从输入文本中提取满足正则的词语,可选
collocationsboolTrue是否考虑词组
colormapstring or matplotlib colormap”viridis”词云的颜色映射,即词云中每个词语的颜色分布。常见的颜色映射包括单色映射(如灰度"gray")、渐变映射(“viridis”、“magma” 和 “inferno”)
normalize_pluralsboolTrue通过结尾为s 判断复数形式是否被视为同一个词
repeatboolFalse词语是否重复出现
include_numbersboolFalse是否包含数字
min_word_lengthint0单词必须包含的最小字母数
collocation_thresholdint30词语搭配(Collocations)的显示阈值
import os
from wordcloud import WordCloud# 获取当前py文件路径# 读取文本
text = open("./test.txt").read()wordcloud = WordCloud().generate(text)wordcloud.to_file('1.jpg')
image = wordcloud.to_image()
image.show()

在这里插入图片描述

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 假设我们有一个字符串变量包含文本数据
text = open('test2.txt', 'r',encoding='utf-8').read()# 创建词云对象
wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white',font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf')# 生成词云
wc.generate(text)# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")  # 不显示坐标轴
plt.show()

在这里插入图片描述

基础使用2:使用自定义字体和形状

2.1,先通过一张普通图片制作mask

需安装 【opencv】

ip install opencv-python==4.3.0.38 

转msk代码

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image# 读取普通照片
image = cv2.imread('background.png')# 将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化图像,将图像转换为黑白二值图像
_, mask_image = cv2.threshold(gray_image, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 保存生成的蒙版图像
cv2.imwrite('mask_image.png', mask_image)import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 5))# 显示第一张图片
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Color Image')
plt.axis('off')# 显示第二张图片
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(mask_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Mask Image')
plt.axis('off')# 显示图片
plt.show()

在这里插入图片描述

# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
@Project :wordclound 
@File    :wordclund.py
@IDE     :PyCharm 
@Author  :一晌小贪欢(278865463@qq.com)
@Date    :2024/4/17 20:57 
'''from PIL import Image
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDStext = open('txt1.txt', encoding='utf-8').read()alice_mask = np.array(Image.open( "mask_image.png"))stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_mask,stopwords=stopwords, contour_width=3, contour_color='steelblue')wc.generate(text)wc.to_file("alice.png")image = wc.to_image()
image.show()
  • 图片处理的不是很好

在这里插入图片描述

基础使用3:中文词云图+停用词(中英文版)-代码是中文版

  • 中英文停用词下载:https://pan.baidu.com/s/1K-fbpcbHJzM67Jq1O4YLZQ

时光不停地向前流去,天气渐渐地凉爽起来,吵人的蝉声被秋天吹散
了,代替它的是晚间阶下石板缝里蟀的悲鸣。啊!那可爱的秋天终于来了。
秋天,比春天更有欣欣向荣的景象,花木灿烂的春天固然美丽,然而
硕果累累的秋色却透着丰收的喜悦;秋天,比夏天更有五彩缤纷的景象,枝叶茂密的夏天虽然迷人,可是,金叶满树的秋色却更爽气宜人:秋天,比冬天更有生机勃勃的景象,白雪的冬天固然可爱,但是,瓜果飘香的金秋却更富有灿烂绚丽的色彩。秋天来到了树林里,从远处看,黄叶纷落好似成群结对的金色的蝴蝶,它们飞累了,落到了我的肩膀上、头上、脚上。把我的思绪从绿色的夏日带到了金色的秋季。我一转身,一片桃叶又落在我身
旁,我弯腰拾起,捧在手上,细细地端详,好特别地一片秋叶呀!它还没来得急完全退去绿色,仍散发着一股浓浓的香气。秋天来到了果园里,柿子弯下腰鞠了一个躬就压得枝头快要折断了,荔枝妹妹太胖了,撑破了衣裳,露出了鼓鼓、白白的肚皮。硕大的苹果挂满了枝头,露出甜甜的笑容,或羞
涩,或豪放。秋姑娘来到农田里,玉米可高兴了,它特意换了一件金色的新衣,开嘴笑了,露出满口金黄的牙齿;西红柿为了让自己更漂亮,便把口红涂在了脸上;土豆的兴奋也许太高了,把它那绿色的嘴巴笑破了,露出了黄色的舌头。秋天来到了花园里,这儿成了菊花的乐园。它们也许是喜欢这
沉甸甸的金色,才选择在秋天里绽放自己的美丽。菊花的颜色真不少:黄色、粉红色、白色那大大的花朵,卷曲的花瓣,像一个卷发的小姑娘。流连菊园或独自欣赏一盆艳菊,慢慢地陶醉在那股股清香里。秋天,给大地带来一片金黄,给蓝天送去棉花似的云朵。秋凤,清凉如水,带着一丝寒意染黄了世界。
我喜欢这秋高气爽的季节!
我喜欢有花叶扶疏、朴实无华的菊花的秋天。我喜欢这独一无二,灿烂辉煌的金秋景色。
秋天,真是个丰收的季节,割草机声,孩子们的欢笑声,大人们的谈笑
声这些声音融合到了一起,组成了一首《金色的秋天》的交响曲。

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 读取文本文件
with open('文章.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:text = f.read()# 加载停用词表
with open('chineseStopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:stopwords = f.read().splitlines()# 使用jieba进行分词并去除停用词
words = jieba.cut(text)
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]# 将分词结果转换为字符串
filtered_text = ' '.join(filtered_words)# 生成词云图
wc = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', background_color='white', width=800, height=600)
wc.generate(filtered_text)# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()# 保存词云图到文件
wc.to_file('wordcloud.png')

在这里插入图片描述

总结

  • 希望对初学者有帮助

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