期末復習比較忙過段時間來專門寫scrapy框架使用，今天介紹如何用python生成詞云，雖然網上有很多詞云生成工具，不過自己用python來寫是不是更有成就感。
今天要生成的是勵志歌曲的詞云，百度文庫里面找了20來首，如《倔強》，海闊天空是，什么的大家熟悉的。
所要用到的python庫有 jieba（一個中文分詞庫）、wordcould 、matplotlib、PIL、numpy。
首先我們要做的是讀取歌詞。我將歌詞存在了文件目錄下勵志歌曲文本中。
現在來讀取他
#encoding=gbk
lyric= ''
f=open('./勵志歌曲歌詞.txt','r')
for i in f:
lyric+=f.read()
加入#encoding=gbk是為了防止后面操作報錯SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc0'
然后我們用jieba分詞來對歌曲做分詞提取出詞頻高的詞
import jieba.analyse
result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)
keywords = dict()
for i in result:
keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)
得到結果：
然后我們就可以通過wrodcloud等庫來生成詞云了
首先先自己找一張圖片來作為生成詞云的形狀的圖
from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
image= Image.open('./tim.jpg')
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(keywords)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")
plt.show()
保存生成圖片
wc.to_file('dream.png')
完整代碼：
#encoding=gbk
import jieba.analyse
from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
lyric= ''
f=open('./勵志歌曲歌詞.txt','r')
for i in f:
lyric+=f.read()
result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)
keywords = dict()
for i in result:
keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)
image= Image.open('./tim.jpg')
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(keywords)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file('dream.png')
以上這篇python生成詞云的實現方法(推薦)就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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