?
?簡單示例
from
matplotlib
import
pyplot as plt
from
wordcloud
import
WordCloud
filename
=
"
text.txt
" #文本路徑
with open(filename,encoding
=
"
utf-8
"
) as f:
data
=
f.read()
font
= r
'
C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF
'
wc
= WordCloud(font_path=font,
#
如果是中文必須要添加字體
background_color=
'
white
'
,
width
=1000
,
height
=800
,
).generate(data)
wc.to_file(
'
ss.png
'
)
#
保存圖片
plt.imshow(wc)
#
用plt顯示圖片
plt.axis(
'
off
'
)
#
不顯示坐標軸
plt.show()
#
顯示圖片
#
wc.to_file('img.jpg') #保存圖片
?
?
?
wordcloud.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=0.5, regexp=None, collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)
參數
：
font_path : string //字體路徑，需要展現什么字體就把該字體路徑+后綴名寫上，如：font_path =
'
黑體.ttf
'
width : int (default
=400) //
輸出的畫布寬度，默認為400像素
height : int (default
=200) //
輸出的畫布高度，默認為200像素
prefer_horizontal : float (default
=0.90) //詞語水平方向排版出現的頻率，默認 0.9 （所以詞語垂直方向排版出現頻率為 0.1
）
mask : nd
-array
or
None (default=None) //如果參數為空，則使用二維遮罩繪制詞云。如果 mask 非空，設置的寬高值將被忽略，遮罩形狀被 mask 取代。除全白（
#
FFFFFF）的部分將不會繪制，其余部分會用于繪制詞云。如：bg_pic = imread('讀取一張圖片.png')，背景圖片的畫布一定要設置為白色（#FFFFFF），然后顯示的形狀為不是白色的其他顏色。可以用ps工具將自己要顯示的形狀復制到一個純白色的畫布上再保存，就ok了。
scale : float (default
=1) //按照比例進行放大畫布，如設置為1.5
，則長和寬都是原來畫布的1.5倍。
min_font_size : int (default
=4) //
顯示的最小的字體大小
font_step : int (default
=1) //
字體步長，如果步長大于1，會加快運算但是可能導致結果出現較大的誤差。
max_words : number (default
=200) //
要顯示的詞的最大個數
stopwords : set of strings
or
None //
設置需要屏蔽的詞，如果為空，則使用內置的STOPWORDS
background_color : color value (default
=”black”) //背景顏色，如background_color=
'
white
'
,背景顏色為白色。
max_font_size : int
or
None (default=None) //
顯示的最大的字體大小
mode : string (default
=”RGB”) //
當參數為“RGBA”并且background_color不為空時，背景為透明。
relative_scaling : float (default
=.5) //
詞頻和字體大小的關聯性
color_func : callable, default
=None //
生成新顏色的函數，如果為空，則使用 self.color_func
regexp : string
or
None (optional) //
使用正則表達式分隔輸入的文本
collocations : bool, default
=True //
是否包括兩個詞的搭配
colormap : string
or
matplotlib colormap, default=”viridis” //
給每個單詞隨機分配顏色，若指定color_func，則忽略該方法。
函數
：
fit_words(frequencies)
//
根據詞頻生成詞云
generate(text)
//
根據文本生成詞云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])
//
根據詞頻生成詞云
generate_from_text(text)
//
根據文本生成詞云
process_text(text)
//
將長文本分詞并去除屏蔽詞（此處指英語，中文分詞還是需要自己用別的庫先行實現，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])
//
對現有輸出重新著色。重新上色會比重新生成整個詞云快很多。
to_array()
//
轉化為 numpy array
to_file(filename)
//輸出到文件
?
?
?
在不同形狀黑白圖像上顯示
?
?
import
jieba
from
matplotlib
import
pyplot as plt
from
wordcloud
import
WordCloud
from
PIL
import
Image
import
numpy as np
font
= r
'
C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF
'
#
字體路徑
text
= (open(r
'
text.txt
'
,
'
r
'
, encoding=
'
utf-8
'
)).read()
cut
= jieba.cut(text)
#
分詞
string =
'
'
.join(cut)
#
將詞語連接起來，以空格為連接詞
img = Image.open(r
'
background.jpg
'
)
#
打開背景圖片
img_array = np.array(img)
#
將圖片裝換為數組
stopword = [
'
xa0
'
]
#
設置停止詞，也就是你不想顯示的詞
wc =
WordCloud(
background_color
=
'
white
'
,
width
=1000
,
height
=800
,
mask
=
img_array,
font_path
=
font,
)
wc.generate_from_text(string)
#
繪制圖片
plt.imshow(wc)
plt.axis(
'
off
'
)
plt.show()
#
顯示圖片
wc.to_file(r
'
new.png
'
)
#
保存圖片
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