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本篇內容主要講解“Python詞云圖怎么生成”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python詞云圖怎么生成”吧!
代碼示例
import jiebaprint(list(jieba.cut("自然語言是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。")))
代碼運行結果如下,實現了將每一條語句進行分詞處理。
#讀入文本with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\實驗文本.txt" ,encoding="utf-8")as file: text=file.read() print(text)
#文本分詞wordlist_jieba=jieba.cut(text)space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)print(space_wordlist)
對于語句成功分詞后,就可以定義分詞函數,這個在后文會用到。
#文本分詞def chinese_jieba(text): wordlist_jieba=jieba.cut(text) space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba) return space_wordlistspace_wordlist
from wordcloud import WordCloud
#讀取文本內容
with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\實驗文本.txt" ,encoding="utf-8")as file:
text=file.read()
#設置詞云的背景顏色、寬高、字數
wordcloud=WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",background_color="white",width=600,height=300,max_words=30).generate(text)
#生成圖片
image=wordcloud.to_image()
#顯示圖片
image.show()
# 將文本進行分詞,并添加圖片背景
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import numpy
import PIL.Image as Image
#將字符串切分
def chinese_jieba(text):
wordlist_jieba=jieba.cut(text)
space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)
return space_wordlist
#讀取文本內容
with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\實驗文本.txt" ,encoding="utf-8")as file:
text=file.read()
text=chinese_jieba(text)
#這里需要自己導入一張圖片作為背景圖片
mask_pic=numpy.array(Image.open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\圖片1.png"))
#將參數mask設值為:mask_pic
wordcloud = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",background_color="white",width=600,height=300,max_words=30,mask=mask_pic).generate(text)
#生成圖片
image=wordcloud.to_image()
#顯示圖片
image.show()
這里所顯示的詞云結果并不直觀,通過改變我們的背景圖,以及將實驗的文本詞變得更加單一,多多調試幾次,即可得出如下的結果。
到此,相信大家對“Python詞云圖怎么生成”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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