详解Python如何生成词云的方法

前言

今天教大家用wrodcloud模块来生成词云，我读取了一篇小说并生成了词云，先看一下效果图：

效果图一：

效果图二：

根据效果图分析的还是比较准确的，小说中的主人公就是“程理”，所以出现次数最多。图中有两种模式，一种是默认的模式，另一种是自己添加图片作为背景。下面我就带大家一起来学习怎样去生成词云！

wordcloud的安装

对于新人来说安装wordcloud模块就是一大关，我们一般都是通过Pycharm或者PIP安装的，但是在安装wordcloud时会提示错误，如下：

我的解决方法是直接访问下面的网址，根据你的电脑和py版本下载对应的whl文件

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

下载完成后，把whl文件放在pip路径下,输入下面的代码，记住代码的whl文件名一定是适合你的文件名，我只是举例：

pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl

运行后会显示安装成功

wordcloud的简单用法

wordcloud的基本方法，看源码如下：

各个参数大家应该一看就明白，另外wordcloud还有几个其他方法，比如fit_words，generate(text)，to_file(filename)等等都是非常好理解的。

wordcloud生成词云

效果图一的代码：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块
import jieba     #jieba分词

path_txt='C://Users/Administrator/Desktop/all.txt'
f = open(path_txt,'r',encoding='UTF-8').read()

# 结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))

wordcloud = WordCloud(
 #设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
 font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
 #设置了背景，宽高
 background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

运行后：

效果图二，给词云加上图片背景，代码如下：

from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba
def GetWordCloud():
 path_txt = 'C://Users/Administrator/Desktop/all.txt'
 path_img = "C://Users/Administrator/Desktop/timg.jpg"
 f = open(path_txt, 'r', encoding='UTF-8').read()
 background_image = np.array(Image.open(path_img))
 # 结巴分词，生成字符串，如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云,感兴趣的朋友可以去查一下，有多种分词模式
 #Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。
 cut_text = " ".join(jieba.cut(f))

 wordcloud = WordCloud(
  # 设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
  font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
  background_color="white",
  # mask参数=图片背景，必须要写上，另外有mask参数再设定宽高是无效的
  mask=background_image).generate(cut_text)
 # 生成颜色值
 image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
 # 下面代码表示显示图片
 plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
 plt.axis("off")
 plt.show()

if __name__ == '__main__':
 GetWordCloud()

运行后：

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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python jieba分词并统计词频后输出结果到Excel和txt文档方法

    python jieba分词并统计词频后输出结果到Excel和txt文档方法

    前两天,班上同学写论文,需要将很多篇论文题目按照中文的习惯分词并统计每个词出现的频率. 让我帮她实现这个功能,我在网上查了之后发现jieba这个库还挺不错的. 运行环境: 安装python2.7.13:https://www.python.org/downloads/release/python-2713/ 安装jieba:pip install jieba 安装xlwt:pip install xlwt 具体代码如下: #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8

  • python中文分词,使用结巴分词对python进行分词(实例讲解)

    python中文分词,使用结巴分词对python进行分词(实例讲解)

    在采集美女站时,需要对关键词进行分词,最终采用的是python的结巴分词方法. 中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词. 其基本实现原理有三点: 1.基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 2.采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 3.对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python set

  • Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法

    Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法

    本文实例讲述了Python基于jieba库进行简单分词及词云功能实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 目标: 1.导入一个文本文件 2.使用jieba对文本进行分词 3.使用wordcloud包绘制词云 环境: Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit) 工具: jupyter notebook 从网上下载了一篇小说<老九门>,以下对这篇小说进行分词,并绘制词云图. 分词使用最流行的分词包jieba,参考:https://github.com/fxsjy/

  • python使用jieba实现中文分词去停用词方法示例

    前言 jieba 基于Python的中文分词工具,安装使用非常方便,直接pip即可,2/3都可以,功能强悍,十分推荐. 中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词. 分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块.待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串.GBK 字符串.注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 支持三种分词模式 1 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合

  • python生成词云的实现方法(推荐)

    python生成词云的实现方法(推荐)

    期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用,今天介绍如何用python生成词云,虽然网上有很多词云生成工具,不过自己用python来写是不是更有成就感. 今天要生成的是励志歌曲的词云,百度文库里面找了20来首,如<倔强>,海阔天空是,什么的大家熟悉的. 所要用到的python库有 jieba(一个中文分词库).wordcould .matplotlib.PIL.numpy. 首先我们要做的是读取歌词.我将歌词存在了文件目录下励志歌曲文本中. 现在来读取他 #encoding=gbk l

  • Python结巴中文分词工具使用过程中遇到的问题及解决方法

    Python结巴中文分词工具使用过程中遇到的问题及解决方法

    本文实例讲述了Python结巴中文分词工具使用过程中遇到的问题及解决方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 结巴分词是Python语言中效果最好的分词工具,其功能包括:分词.词性标注.关键词抽取.支持用户词表等.这几天一直在研究这个工具,在安装与使用过程中遇到一些问题,现在把自己的一些方法帖出来分享一下. 官网地址:https://github.com/fxsjy/jieba 1.安装. 按照官网上的说法,有三种安装方式, 第一种是全自动安装:easy_install jieba 或者 pip

  • 浅谈python jieba分词模块的基本用法

    jieba(结巴)是一个强大的分词库,完美支持中文分词,本文对其基本用法做一个简要总结. 特点 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装jieba pip install jieba 简单用法 结巴分词分为三种模式:精确模式(默认).全模式和搜索引擎

  • 用python结合jieba和wordcloud实现词云效果

    用python结合jieba和wordcloud实现词云效果

    0x00 前言 突然想做一个漏洞词云,看看哪些漏洞比较高频,如果某些厂商有漏洞公开(比如ly),也好针对性挖掘.就选x云吧(镜像站 http://wy.hxsec.com/bugs.php ).用jieba和wordcloud两个强大的第三方库,就可以轻松打造出x云漏洞词云. github地址: https://github.com/theLSA/wooyun_wordcloud 本站下载地址:wooyun_wordcloud 0x01 爬取标题 直接上代码: #coding:utf-8 #Au

  • Python中文分词工具之结巴分词用法实例总结【经典案例】

    Python中文分词工具之结巴分词用法实例总结【经典案例】

    本文实例讲述了Python中文分词工具之结巴分词用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 结巴分词工具的安装及基本用法,前面的文章<Python结巴中文分词工具使用过程中遇到的问题及解决方法>中已经有所描述.这里要说的内容与实际应用更贴近--从文本中读取中文信息,利用结巴分词工具进行分词及词性标注. 示例代码如下: #coding=utf-8 import jieba import jieba.posseg as pseg import time t1=time.time() f=open(&q

  • 详解Python如何生成词云的方法

    前言 今天教大家用wrodcloud模块来生成词云,我读取了一篇小说并生成了词云,先看一下效果图: 效果图一: 效果图二: 根据效果图分析的还是比较准确的,小说中的主人公就是"程理",所以出现次数最多.图中有两种模式,一种是默认的模式,另一种是自己添加图片作为背景.下面我就带大家一起来学习怎样去生成词云! wordcloud的安装 对于新人来说安装wordcloud模块就是一大关,我们一般都是通过Pycharm或者PIP安装的,但是在安装wordcloud时会提示错误,如下: 我的解决

  • 详解Python中生成随机数据的示例详解

    详解Python中生成随机数据的示例详解

    目录 随机性有多随机 加密安全性 PRNG random 模块 数组 numpy.random 相关数据的生成 random模块与NumPy对照表 CSPRNG 尽可能随机 os.urandom() secrets 最佳保存方式 UUID 工程随机性的比较 在日常工作编程中存在着各种随机事件,同样在编程中生成随机数字的时候也是一样,随机有多随机呢?在涉及信息安全的情况下,它是最重要的问题之一.每当在 Python 中生成随机数据.字符串或数字时,最好至少大致了解这些数据是如何生成的. 用于在 P

  • 详解Python如何生成优雅的二维码

    详解Python如何生成优雅的二维码

    目录 一.使用MyQR生成二维码 (1)模块安装 (2)生成一个图像二维码 二.使用qrcode生成二维码 (1)模块安装 (2)更准确的生成二维码 (3)读取二维码中的数据 二维码作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用.从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维码的存在,那么我们如何自己生成一个二维码呢?如果使用Python,我们可以很快的生成一个二维码,我们可以自己定义二维码包含的信息.这些信息可以是文字.图片,也可以是网站.下面我们就来看看如何生成一个二维码. 一.使用

  • 详解Python中Addict模块的使用方法

    目录 介绍 1.安装 2.用法 3.要牢记的事情 4.属性,如键.item等 5.默认值 6.转化为普通字典 7.计数 8.更新 9.Addict 是怎么来的 介绍 Addit 是一个Python模块,除了提供标准的字典语法外,Addit 生成的字典的值既可以使用属性来获取,也可以使用属性进行设置. 这意味着你不用再写这样的字典了: body = {     'query': {         'filtered': {             'query': {              

  • Python 使用tf-idf算法计算文档关键字权重并生成词云的方法

    Python 使用tf-idf算法计算文档关键字权重,并生成词云 1. 根据tf-idf计算一个文档的关键词或者短语: 代码如下: 注意需要安装pip install sklean: from re import split from jieba.posseg import dt from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from collections import Counter from time import

  • 详解Python传入参数的几种方法

    详解Python传入参数的几种方法

    Python传入参数的方法有:位置参数.默认参数.可变参数.关键字参数.和命名关键字参数.以及各种参数调用的组合 写在前面 Python唯一支持的参数传递方式是『共享传参』(call by sharing) 多数面向对象语言都采用这一模式,包括Ruby.Smalltalk和Java(Java的引用类型是这样,基本类型按值传递) 共享传参是指函数的各个形式参数获得实参中各个引用的副本:也就是说,函数内部的形参是实参的别名(alias) 这种方案的结果是,函数可能会修改作为参数传入的可变对象,但是无

  • 详解python破解zip文件密码的方法

    1.单线程破解纯数字密码 注意: 不包括数字0开头的密码 import zipfile,time,sys start_time = time.time() def extract(): zfile = zipfile.ZipFile('IdonKnow.zip')#读取压缩包,如果用必要可以加上'r' for num in range(1,99999,1): try: pwd = str(num) zfile.extractall(path='.',pwd=pwd.encode('utf-8')

  • 使用python实现个性化词云的方法

    使用python实现个性化词云的方法

    先上图片 词云图 需要模板 pip install jieba pip install wordcloud 还需要安装另外两个东西这两个我也不太懂借鉴百度写上去的 pip install scipy pip install matplotlib 因为用ubuntu系统所有没有windows那么麻烦,也没有那么多报错 看到好多人制作自己的词云有没有一丝丝的激动啊,有激动就要马上去做,冲动才是第一创造力. jieba是一款很恨很好用的中文分词模板 jeiba中文文档 至于wordcloud没有中文文

  • 详解Python图像处理库Pillow常用使用方法

    PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了. 其官方主页为:PIL. PIL历史悠久,原来是只支持python2.x的版本的,后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多,但是支持python3. PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库

  • 详解python播放音频的三种方法

    第一种 使用pygame模块 pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(self.wav_file) pygame.mixer.music.set_volume(0.5) pygame.mixer.music.play() 缺点:pygame模块播放音频时,有时候会产生失真,且无法通过修改播放器的频率来矫正音色. 第二种 使用pyqt5模块 from PyQt5 import QtMultimedia from PyQt5.QtCore import

随机推荐