时间:2021-05-22
前言
词云的使用相信大家已经不陌生了,使用很简单,直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片,从中可以直观的看出各个词汇所占比重。
之前我们也介绍过一篇关于Python制作词云的方法,需要的朋友可以参考这篇文章:
最近正好想做一个人的logo,于是乎决定使用词云来制作完成。
wordcloud安装
使用 pip 安装你肯定会遇到一个坑,安装过程中可能会报错,提示你安装 Microsoft Visual C++ 14.0,但是这个安装过程很耗时。
有另一个方法可以解决,就是下载相应的whl文件安装。下载链接:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
文件下载后,cmd 进入whl文件所在文件夹下,然后输入以下命令:
pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whlwordcloud代码使用
安装成功后我们马上开始制作我们的图片。
from os import pathfrom PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGeneratord = path.dirname(__file__)# 读文本文件text = open(path.join(d, 'data.txt')).read()# 读取自定义图片alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "pic.jpg")))# 你可以通过 mask 参数 来设置词云形状wc = WordCloud(background_color="white",max_words=2000, mask=alice_coloring, max_font_size=60,random_state=102,scale=8, font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttf").generate(text)wc.generate_from_text(text)print('开始加载文本')# 改变字体颜色img_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)# 字体颜色为背景图片的颜色wc.recolor(color_func=img_colors)# 显示词云图plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")# 是否显示x轴、y轴下标plt.axis('off')plt.show()# 获得模块所在的路径的d = path.dirname(__file__)# 将多个路径组合后返回wc.to_file(path.join(d, "h16.jpg"))print('生成词云成功!')上面 text 文本内容是通过爬虫采集的,爬取的关于数据科学的一篇文章,有了文本源之后准备好你想要生成词云的图片就行了。
配置 wordcloud 的参数对于图片效果尤为重要,下面我们着重介绍一下wordcloud的参数含义:
效果展示
使用的照片是博主自己的照片。
——————end——————
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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