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這篇文章主要介紹用python創建詞云圖片的方法,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
Python實現詞云的庫有很多,較為常見的就是wordcloud,這個庫基于PIL,PIL是必不可少的,需要用的還有matplotlib和numpy。
本文使用解釋器為python2.7.13 32位。
安裝
pip install wordcloud
使用
針對庫示例做了一個簡單修改,直接使用generate_from_frequencies方法,而沒有使用generate()方法。有這樣幾個原因,generate_from_frequencies是基礎的方法,generate()仍然還是要調用generate_from_frequencies方法;實驗比較直接。
庫的使用方法很簡單,但是中文使用的話會有幾個問題,一個是字符編碼問題,二是字體問題,默認的字體不支持中文,因此需要加入font_path = "simfang.ttf"指定字體,這是把字體指定為同一個文件夾下的simfang.ttf。
示例:
#encoding=utf-8 from os import path from wordcloud import WordCloud import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') fre={"哈哈".decode('utf-8'): 1.2,"呵呵".decode('utf-8'):6} wordcloud = WordCloud(font_path = "simfang.ttf").generate_from_frequencies(fre) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()
效果如下:
先抽取網頁的文本,然后再進行分詞,將分詞結果根據頻率作為字典傳給generate_from_frequencies,生成詞云。
更簡單,比如直接抽取文章的關鍵詞,比如博客每篇文章就有關鍵詞,用Counter庫,直接生成頻率調用。
使用背景圖片生成詞云
對上面的代碼做了一點簡單的改動:
#encoding=utf-8 from os import path from wordcloud import WordCloud import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') d = path.dirname(__file__) text = open(path.join(d, 'constitution.txt')).read().decode('utf-8') import numpy as np from PIL import Image football = np.array(Image.open(path.join(d, "timg.jpg"))) fre={"哈哈".decode('utf-8'): 1.2,"呵呵".decode('utf-8'):6,"咯咯".decode('utf-8'):6, "呵呵".decode('utf-8'):6,"咯咯".decode('utf-8'):6, "啦啦".decode('utf-8'):1,"哦哦".decode('utf-8'):6, "恩恩".decode('utf-8'):3,"呃呃".decode('utf-8'):6, "餓餓".decode('utf-8'):3,"嗯嗯".decode('utf-8'):6, "哼哼".decode('utf-8'):5,"麗麗".decode('utf-8'):6, "咔咔".decode('utf-8'):7,"咳咳".decode('utf-8'):6, "樂樂".decode('utf-8'):6,"吶吶".decode('utf-8'):6, "嘎嘎".decode('utf-8'):6,"嘻嘻".decode('utf-8'):6} #wordcloud = WordCloud(font_path = "simfang.ttf").generate(text) wordcloud = WordCloud(font_path = "simfang.ttf",mask=football).generate_from_frequencies(fre) import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show()
效果如下:
以上是用python創建詞云圖片的方法的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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