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使用Python怎么實現一個詞云功能?很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。
1、簡單易用,與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比,Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格;2、Python屬于開源的,所有人都可以看到源代碼,并且可以被移植在許多平臺上使用;3、Python面向對象,能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程;4、Python是一種解釋性語言,Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序;5、Python功能強大,擁有的模塊眾多,基本能夠實現所有的常見功能。
jieba:中文分詞
wordcloud :Python詞云庫
imageio:讀取圖形數據
安裝:
pip install jieba pip install wordcloud pip install imageio
類 | 功能 |
---|---|
WordCloud([font_path, width, height, …]) | 生成和繪制詞云對象 |
ImageColorGenerator(image[, default_color]) | 基于圖片的色彩 |
random_color_func([word, font_size, …]) | 隨機生成顏色 |
get_single_color_func(color) | 創建一個顏色函數,它返回一個色調和飽和度 |
1、WordCloud類
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='auto', regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True, contour_width=0, contour_color='black', repeat=False, include_numbers=False, min_word_length=0, collocation_threshold=30)
2、WordCloud參數詳解
參數 | 詳解 |
---|---|
font_path | 詞云圖的字體路徑(OTF或TTF格式) |
width | 畫布的寬度、默認為400,如果mask不為空時,設置為mask獲取圖片的大小 |
height | 畫布的高度,默認為200,如果mask不為空時,設置為mask獲取圖片的大小 |
prefer_horizontal | 默認值0.9;當值<1時,遇到不合適的地方時,算法將詞體自動旋轉 |
mask | 默認為None;如果不為空,指定了畫布的圖形,則width和height值不生效,使用提供的圖形的大小 |
contour_width | 如果mask不為空,并且contour_width>0,將描繪出mask獲取圖片的輪廓,值越大,輪廓的線越粗 |
contour_color | 使用Mask時,描繪圖片輪廓的顏色 |
scale | 圖片生成后放大縮小時的分辨率 |
min_font_size | 詞云圖顯示的最小字體,默認為4 |
max_font_size | 詞云圖顯示的最大字體 |
max_words | 詞云顯示的最大詞數 |
font_step | 字體步長 |
stopwords | 不顯示的詞,如果沒有設置,則使用默認的內置的STOPWORdS列表;如果使用generate_from_frequencies參數,則忽略 |
background_color | 背景顏色 |
mode | 默認為"RGB",當mode="RGBA"并且background_color為None時,將會顯示透明背景 |
relative_scaling | 字體大小與詞頻的關系,默認值為auto |
color_func | 默認為None,color_func=lambda *args, **kwargs:(255,0,0)詞云的字體顏色將這設置為紅色 |
regexp | 使用正則切分,默認為r"\w[\w']+",如果使用generate_from_frequencies則此參數不生效 |
collocations | 是否包含兩個詞的搭配,默認為True,如果使用generate_from_frequencies則此參數不生效 |
colormap | 設置顏色的參數,默認為"viridis",如果使用color_func參數,則此參數不生效 |
normalize_plurals | 是否刪除尾隨的詞,比如's,如果使用generate_from_frequencies參數,則此參數不生效 |
repeat | 是否重復詞組直到設置的最大的詞組數 |
include_numbers | 是否包含數字,默認我False |
min_word_length | 最小數量的詞,默認為0 |
collocation_threshold | 默認為30,整體搭配的評分等級 |
3、WordCloud類方法詳解
方法 | 功能 |
---|---|
fit_words() | 根據詞頻生成詞云 |
generate_from_frequencies() | 根據詞頻生成詞云 |
generate() | 根據文本生成詞云 |
generate_from_text() | 根據文本生成詞云 |
process_text() | 將長文本分詞,并去除屏蔽詞 |
recolor() | 對輸出顏色重新著色 |
to_array() | 轉換為numpy數組 |
to_file() | 保存為圖片文件 |
to_svg() | 保存為SVG(可縮放矢量圖形) |
1、簡單圖案
代碼:
import wordcloud # 詞云使用的文字 text = "lemon" # 使用wordcloud.WordCloud類,并傳入相關的參數 wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True) wc.generate(text) # 保存圖片 wc.to_file('test1.png')
2、自定義圖片
代碼:
import wordcloud # 導入imageio庫中的imread函數,并用這個函數讀取本地圖片,作為詞云形狀圖片 import imageio mk = imageio.imread("333.jpg") # 詞云使用的文字 text = "lemon" # 使用wordcloud.WordCloud類,并傳入相關的參數 wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", repeat=True,mask=mk) wc.generate(text) # 保存圖片 wc.to_file('test1.png')
3、從文本讀取
代碼:
import wordcloud import jieba # 導入imageio庫中的imread函數,并用這個函數讀取本地圖片,作為詞云形狀圖片 import imageio mk = imageio.imread("chen.jpg") # 使用wordcloud.WordCloud類,并傳入相關的參數 wc = wordcloud.WordCloud(background_color="white", prefer_horizontal=0.5, repeat=True, mask=mk, font_path='/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc', contour_width=2, contour_color='pink', collocation_threshold=100, ) # 對來自外部文件的文本進行中文分詞,得到string f = open('gong.txt', encoding='utf-8') txt = f.read() txtlist = jieba.lcut(txt) string = " ".join(txtlist) # 將string變量傳入w的generate()方法,給詞云輸入文字 wc.generate(string) # 保存圖片 wc.to_file('test.png')
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