PYTHON3.6生成词云
来源:互联网 发布:linux 磁盘性能测试 编辑:程序博客网 时间:2024/05/12 00:09
和上篇结合起来看,虽然这里没有用到wordcount:PYTHON3.6对中文文本分词
这个和前阶段的去停用词是结合在一起的。本来在十月份就应该把这篇博客写出来,但由于课业比较忙,没时间来进行记录一下。
不过博客本身的意义就在于记录一些平时能用到的很有用的东西,词云也是这样一个很酷炫的东西。
第一步当然是导包除开可以使用自带的pip install wordcloud这种方式以外,我们还可以使用http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 选择相应的包(whl)进行下载。
这种方式的好处是可以选择你所需要的PYTHON版本,对应的包基本上是可以使用的,也不容易出错。
下面直接上源代码直接说明。不能不说可视化的工具使用起来总会感觉很酷炫。
# coding = utf-8from os import pathfrom wordcloud import WordCloud, ImageColorGeneratorimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.misc import imreadd = path.dirname('.')text = open(path.join(d, 'filepath')).read()bg_pic = imread(path.join(d, 'picpath'))# 生成词云wordcloud = WordCloud(mask=bg_pic, background_color='white', scale=1.5, font_path=r'C:\Windows\Fonts\FZYTK.TTF').generate(text)image_colors = ImageColorGenerator(bg_pic)# 显示词云图片plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors))plt.axis('off')plt.show()# 保存图片wordcloud.to_file(path.join(d, 'd:/txt_data/result.jpg'))
对wordcloud的属性进行分析,mask是背景图片,background_color为背景颜色,scale为密度,font_path对于中文一定要进行设置,不然出现的就是乱码,请务必注意。
plt用于绘图。最后使用wordcloud.to_file进行保存。
最后得到的效果大概是:
占比重大的词很明显会拥有更大的面积。
使用的背景图片为
生成词云的图片会要求像这样的矢量图片,背景颜色统一也更利于生成相应的形状。
结合上一篇在一起就是简单的一个分析与结果的呈现过程啦。
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