python WordCloud 实现词云

简单示例

from matplotlib import pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

filename = "text.txt" #文本路径

with open(filename,encoding="utf-8") as f:

    data = f.read()

    font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF'

    wc = WordCloud(font_path=font,  # 如果是中文必须要添加字体

                   background_color='white',

                   width=1000,

                   height=800,

                   ).generate(data)

    wc.to_file('ss.png')  # 保存图片

    plt.imshow(wc)  # 用plt显示图片

    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴

    plt.show()  # 显示图片

    # wc.to_file('img.jpg') #保存图片

wordcloud.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=0.5, regexp=None, collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)

参数：
font_path : string //字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'

width : int (default=400) //输出的画布宽度，默认为400像素

height : int (default=200) //输出的画布高度，默认为200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）

mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。

scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍。

min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小

font_step : int (default=1) //字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。

max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数

stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) //背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。

max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小

mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。

relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性

color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本

collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。

函数：

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[, ...])   //根据词频生成词云

generate_from_text(text)    //根据文本生成词云

process_text(text)  //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）

recolor([random_state, color_func, colormap])   //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。

to_array()  //转化为 numpy array

to_file(filename)   //输出到文件

在不同形状黑白图像上显示

import jieba

from matplotlib import pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

from PIL import Image

import numpy as np

font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF'#字体路径

text = (open(r'text.txt', 'r', encoding='utf-8')).read()

cut = jieba.cut(text)  # 分词

string = ' '.join(cut) # 将词语连接起来，以空格为连接词

img = Image.open(r'background.jpg')  # 打开背景图片

img_array = np.array(img)  # 将图片装换为数组

stopword = ['xa0']  # 设置停止词，也就是你不想显示的词

wc = WordCloud(

    background_color='white',

    width=1000,

    height=800,

    mask=img_array,

    font_path=font,

)

wc.generate_from_text(string)  # 绘制图片

plt.imshow(wc)

plt.axis('off')

plt.show()  # 显示图片

wc.to_file(r'new.png')  #保存图片