Python基于WordCloud制作词云图
这篇文章主要介绍了python基于WordCloud制作词云图,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
1.导入需要的包package
importmatplotlib.pyplotasplt fromscipy.miscimportimread fromwordcloudimportWordCloud,STOPWORDS importxlrd
2.设置生成词云图的背景图片，最好是分辨率高且色彩边界分明的图片
defset_background(picpath): back_coloring=imread(picpath)#设置背景图片，png等图片格式 returnback_coloring
3.创建词云图：WordCloud
defcreate_word_cloud(txt_str,back_coloring):#txt_str表示导入的是字符串格式数据，#back_color表示的是背景图片位置
print('----根据词频，开始生成词云!----')
font=r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc'#加载显示字体
wc=WordCloud(
font_path=font,
collocations=False,#去重，如果不加，词云图会显示相同的词
stopwords=STOPWORDS,#加载停用词，如果不自己指定，则会加载默认的停用词
max_words=100,
width=2000,
height=1200,
#background_color='white',
mask=back_coloring,
)
wordcloud=wc.generate(txt_str)
#写词云图片
wordcloud.to_file(".\wordcloud_test.png")
#显示词云文件
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
4.默认的停用词一般在：假如anaconda安装在D盘，则会在其目录：D：\Anaconda3\Lib\site-packages\wordcloud\stopwords，其中都是英文词，例如：
注意：也可以在jieba分词中，先利用自己的停用词，得到去除停用词之后的文本字符串来绘制词云图：
5.此时，词云图无法显示数字，这是因为wc.generate操作中，有去除数字的语句：在wordcloud.py中，第560行左右，所以想要显示数字，需要先注释这一行
6.假设想要显示的词，已经经过jieba分词，保存在txt文档中，则绘制词云图的方法是：
例如：txt中是每行是一个词：
则，先读取txt文件，形成字符串格式文本，再绘制
if__name__=='__main__': picpath=r".\xxx.png"#背景图片路径 back_coloring=set_background(picpath) withopen(r".\jieba_分词数据.txt","r",encoding='utf-8')asf: remove_stop_str=f.read() create_word_cloud(remove_stop_str,back_coloring)
7.如果通过jieba分词的数据已经处理成了(词,词频)并保存在excel中，例如这种两列格式的excel表，第一行是标签如(词,词频)：
则可以先读取词频再显示，python读取excel数据可以通过xlrd.open_workbook方法：
defread_from_xls(filepath,index_sheet): #读取文件名，filepath是excel文件的路径，index_sheet是第几个sheet #读取表格# #设置GBK编码 xlrd.Book.encoding="gbk" rb=xlrd.open_workbook(filepath) print(rb) sheet=rb.sheet_by_index(index_sheet) nrows=sheet.nrows data_tmp=[] foriinrange(nrows-1): tt=i+1#excel的第一行是标签 tmp_char=[str(sheet.cell_value(tt,0))]#第一列是词 tmp_num=int(sheet.cell_value(tt,1))#第二列是词频 data_tmp.extend(tmp_char*tmp_num) returndata_tmp
然后，读数据和生成词云图：
if__name__=='__main__': picpath=r".\xxx.png" back_coloring=set_background(picpath) data_dic=read_from_xls(r'D:\Python_workspace\spyder_space\jieba分词表.xlsx',0) data_dic_str='\n'.join(data_dic)#转成字符串格式 create_word_cloud(data_dic_str,back_coloring)
8.总结代码
#-*-coding:utf-8-*-
"""
CreatedonMonAug1910:47:172019
@author:Administrator
"""
importmatplotlib.pyplotasplt
fromscipy.miscimportimread
fromwordcloudimportWordCloud,STOPWORDS
importxlrd
defset_background(picpath):
back_coloring=imread(picpath)#设置背景图片
returnback_coloring
defcreate_word_cloud(txt_str,back_coloring):
print('----根据词频，开始生成词云!----')
font=r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc'
wc=WordCloud(
font_path=font,
collocations=False,#去重
stopwords=STOPWORDS,
max_words=100,
width=2000,
height=1200,
#background_color='white',
mask=back_coloring,
)
wordcloud=wc.generate(txt_str)
#写词云图片
wordcloud.to_file(".\wordcloud_test.png")
#显示词云文件
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
defread_from_xls(filepath,index_sheet):
#读取文件名
#读取表格#
#设置GBK编码
xlrd.Book.encoding="gbk"
rb=xlrd.open_workbook(filepath)
print(rb)
sheet=rb.sheet_by_index(index_sheet)
nrows=sheet.nrows
data_tmp=[]
foriinrange(nrows-1):
tt=i+1
tmp_char=[str(sheet.cell_value(tt,0))]
tmp_num=int(sheet.cell_value(tt,1))
data_tmp.extend(tmp_char*tmp_num)
returndata_tmp
if__name__=='__main__':
picpath=r".\xxx.png"
back_coloring=set_background(picpath)
data_dic=read_from_xls(r'D:\Python_workspace\spyder_space\jieba分词表.xlsx',0)
data_dic_str='\n'.join(data_dic)
#withopen(r".\jieba_分词数据.txt","r",encoding='utf-8')asf:
#remove_stop_str=f.read()
create_word_cloud(data_dic_str,back_coloring)
当然绘制词云图的方法有很多，这只是其中的一种
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
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