Python 制作词云的WordCloud参数用法说明
场景
官方API:
https://amueller.github.io/word_cloud/generated/wordcloud.WordCloud.html
实现
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-arrayorNone(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:setofstringsorNone#设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS background_color:colorvalue(default=”black”)#背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色 max_font_size:intorNone(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:stringorNone(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:stringormatplotlibcolormap,default=”viridis”#给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法 random_state:intorNone#为每个单词返回一个PIL颜色 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numpyarray to_file(filename)#输出到文件
补充:生成词云之python中WordCloud包的用法
效果图:
这是python中使用wordcloud包生成的词云图。
下面来介绍一下wordcloud包的基本用法
classwordcloud.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)
这是wordcloud的所有参数,下面具体介绍一下各个参数:
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-arrayorNone(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:setofstringsorNone//设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS background_color:colorvalue(default=”black”)//背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色。 max_font_size:intorNone(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:stringorNone(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:stringormatplotlibcolormap,default=”viridis”//给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法。 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numpyarray to_file(filename)//输出到文件
例子:
想要生成的词云的形状:
图中黑色部分就是词云的将要显示的部分,白色部分不显示任何词。
下面是一个文本文档:
HowtheWordCloudGeneratorWorks
ThelayoutalgorithmforpositioningwordswithoutoverlapisavailableonGitHubunderanopensourcelicenseasd3-cloud.Notethatthisistheonlythelayoutalgorithmandanycodeforconvertingtextintowordsandrenderingthefinaloutputrequiresadditionaldevelopment.
Aswordplacementcanbequiteslowformorethanafewhundredwords,thelayoutalgorithmcanberunasynchronously,withaconfigurabletimestepsize.Thismakesitpossibletoanimatewordsastheyareplacedwithoutstuttering.Itisrecommendedtoalwaysuseatimestepevenwithoutanimationsasitpreventsthebrowser'seventloopfromblockingwhileplacingthewords.
Thelayoutalgorithmitselfisincrediblysimple.Foreachword,startingwiththemost“important”:
Attempttoplacethewordatsomestartingpoint:usuallynearthemiddle,orsomewhereonacentralhorizontalline.Ifthewordintersectswithanypreviouslyplacedwords,moveitonestepalonganincreasingspiral.Repeatuntilnointersectionsarefound.Thehardpartismakingitperformefficiently!AccordingtoJonathanFeinberg,Wordleusesacombinationofhierarchicalboundingboxesandquadtreestoachievereasonablespeeds.
GlyphsinJavaScript
Thereisn'tawaytoretrievepreciseglyphshapesviatheDOM,exceptperhapsforSVGfonts.Instead,wedraweachwordtoahiddencanvaselement,andretrievethepixeldata.
Retrievingthepixeldataseparatelyforeachwordisexpensive,sowedrawasmanywordsaspossibleandthenretrievetheirpixelsinabatchoperation.
SpritesandMasks
Myinitialimplementationperformedcollisiondetectionusingspritemasks.Onceawordisplaced,itdoesn'tmove,sowecancopyittotheappropriatepositioninalargerspriterepresentingthewholeplacementarea.
Theadvantageofthisisthatcollisiondetectiononlyinvolvescomparingacandidatespritewiththerelevantareaofthislargersprite,ratherthancomparingwitheachpreviouswordseparately.
Somewhatsurprisingly,asimplelow-levelhackmadeatremendousdifference:whenconstructingthespriteIcompressedblocksof321-bitpixelsinto32-bitintegers,thusreducingthenumberofchecks(andmemory)by32times.
Infact,thisturnedouttobeatmyhierarchicalboundingboxwithquadtreeimplementationoneverythingItriediton(evenverylargeareasandfontsizes).Ithinkthisisprimarilybecausethespriteversiononlyneedstoperformasinglecollisiontestpercandidatearea,whereastheboundingboxversionhastocomparewitheveryotherpreviouslyplacedwordthatoverlapsslightlywiththecandidatearea.
Anotherpossibilitywouldbetomergeaword'streewithasinglelargetreeonceitisplaced.Ithinkthisoperationwouldbefairlyexpensivethoughcomparedwiththeanalagousspritemaskoperation,whichisessentiallyORingawholeblock.
从这个文本中生成一个词云,代码如下:
#!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- #coding=utf-8 #导入wordcloud模块和matplotlib模块 fromwordcloudimportWordCloud importmatplotlib.pyplotasplt fromscipy.miscimportimread #读取一个txt文件 text=open('test.txt','r').read() #读入背景图片 bg_pic=imread('3.png') #生成词云 wordcloud=WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',scale=1.5).generate(text) image_colors=ImageColorGenerator(bg_pic) #显示词云图片 plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show() #保存图片 wordcloud.to_file('test.jpg')
运行结果:
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持毛票票。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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