用python实现词云效果实例介绍

目录
  • 什么是词云
  • 一、特效预览
  • 二、程序原理
  • 三、程序源码
  • 总结

什么是词云

词云其实就是就是对网络文本中出现频率较高的〝关键词〞予以视觉上的突出,形成〝关键词云层〞或〝关键词渲染〞从而过滤掉大量的文本信息

词云也是数据可视化的一种形式。给出一段文本，根据关键词的出现频率而生成的一幅图像，人们只要扫一眼就能够明白其文章主旨。

一、特效预览

词云图

二、程序原理

从给出的文本中，进行分词处理，然后将每个词出现的的频率进行统计从给出的背景图片上，读出图片信息将文本按照出现的频率进行画图，出现频率越高，字体设置越大

你听懂了吗

三、程序源码

jieba模块：用来进行分词处理PIL模块：用来进行图片处理wordcloud模块：用来进行生成词云

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8

import jieba
import numpy as np
import PIL.Image as Image
from wordcloud import WordCloud

class wordCloud:
    '''
     This is a main Class, the file contains all documents.
     One document contains paragraphs that have several sentences
     It loads the original file and converts the original file to new content
     Then the new content will be saved by this class
    '''
    def __init__(self):
        self.bg_img = 'assets/picture.jpeg'
        self.word_path = 'assets/word.txt'

    def hello(self):
        '''
        This is a welcome speech
        :return: self
        '''
        print('*' * 50)
        print(' ' * 20 + '词云制作')
        print(' ' * 5 + 'Author: autofelix  Date: 2022-01-17 13:14')
        print('*' * 50)
        return self

    def run(self):
        '''
        The program entry
        '''
        with open(self.word_path, 'r') as f:
            word = f.read()

        cut_word = ' '.join(jieba.cut(word))
        color_mask = np.array(Image.open(self.bg_img))

        word_cloud = WordCloud(
            # 设置字体，不指定就会出现乱码
            font_path='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc',
            # 设置背景色
            background_color='white',
            # 词云形状
            mask=color_mask,
            # 允许最大词汇
            max_words=120,
            # 最大号字体
            max_font_size=2000
        ).generate(cut_word)

        word_cloud.to_file('word_cloud.jpg')
        im = word_cloud.to_image()
        im.show()

if __name__ == '__main__':
    wordCloud().hello().run()

总结

到此这篇关于用python实现词云效果实例介绍的文章就介绍到这了,更多相关python词云内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python爬取热搜制作词云

    python爬取热搜制作词云

    环境:win10,64位,mysql5.7数据库,python3.9.7,ancod 逻辑流程: 1.首先爬取百度热搜,至少间隔1小时 2.存入文件,避免重复请求,如果本1小时有了不再请求 3.存入数据库,供词云包使用 1.爬取热搜,首先拿到url,使用的包urllib,有教程说urllib2是python2的. '''读取页面''' def readhtml(self,catchUrl): catchUrl=self.catchUrl if not catchUrl else catchUrl

  • 用python制作词云视频详解

    用python制作词云视频详解

    使用到的第三方库 Package Version --------------- --------- baidu-aip 2.2.18.0 jieba 0.42.1 moviepy 1.0.3 numpy 1.20.2 opencv-python 4.5.1.48 Pillow 8.2.0 requests 2.25.1 wordcloud 1.8.1 you-get 0.4.1520 B站弹幕爬取 思路 通过视频BV号请求cid,再使用cid请求弹幕文件,最后使用正则表达式去匹配弹幕文本,将匹

  • 只用Python就可以制作的简单词云

    只用Python就可以制作的简单词云

    一.准备 词云制作所必需的三个包: 安装:pip install matplotlib 安装:pip install jieba 安装:pip install wordcloud (可能还需要其他包:pip install numpy等等,可以自行添加) 二.英文词云 test.txt文本内容: python python3 is good well bestbast shell cool Age has reached the end of the beginning of a word. M

  • Python词云的正确实现方法实例

    Python词云的正确实现方法实例

    一.相关模块 jieba:中文分词 wordcloud :Python词云库 imageio:读取图形数据 安装: pip install jieba pip install wordcloud pip install imageio 二.wordcloud四大类 类 功能 WordCloud([font_path, width, height, -]) 生成和绘制词云对象 ImageColorGenerator(image[, default_color]) 基于图片的色彩 random_co

  • 用python实现词云效果实例介绍

    用python实现词云效果实例介绍

    目录 什么是词云 一.特效预览 二.程序原理 三.程序源码 总结 什么是词云 词云其实就是就是对网络文本中出现频率较高的〝关键词〞予以视觉上的突出,形成〝关键词云层〞或〝关键词渲染〞从而过滤掉大量的文本信息 词云也是数据可视化的一种形式.给出一段文本,根据关键词的出现频率而生成的一幅图像,人们只要扫一眼就能够明白其文章主旨. 一.特效预览 词云图 二.程序原理 从给出的文本中,进行分词处理,然后将每个词出现的的频率进行统计从给出的背景图片上,读出图片信息将文本按照出现的频率进行画图,出现频率越高

  • 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实现手绘图效果实例分享

    首先我们来看看原图: 接着我们来看看效果图: 通过分析我们不难发现以下特征: 主要颜色为黑白灰 边界线条较重 相同或相近色趋于白色 略有光源效果 需要用到的库有: numpy PIL 代码实现: import numpy as np from PIL import Image baseImg = Image.open("./img/myimg2.jpg").convert("L")  # 这里放置你要手绘的图片原图 a = np.array(baseImg).ast

  • python用pyecharts画地图实例介绍

    python用pyecharts画地图实例介绍

    版本pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本 v0.5.X支持 Python2.7,3.4+v1仅支持 Python3.6+ 本文使用的是v1详见官方文档 数据来源只是学习方法,数据来源于网络查找 中国地图 from pyecharts.charts import Map import pyecharts.options as opts import os # 中国地图 province_distribution =

  • 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

  • JavaScript实现的圆形浮动标签云效果实例

    JavaScript实现的圆形浮动标签云效果实例

    本文实例讲述了JavaScript实现的圆形浮动标签云效果.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里介绍的JS标签云效果,在鼠标的作用下会自动转动,整体上围绕成一个圆形,各个标签之间无需Div代码,直接文字+链接的形式,有多少就显示多少,JavaScript会自动调整显示数量,让视觉效果最佳. 运行效果如下图所示: 具体代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://

  • Python生成词云的实现代码

    1 概述 利用Python生成简单的词云,需要的工具是cython,wordcloud与anaconda. 2 准备工作 包括安装cython,wordcloud与anaconda. 2.1 安装anaconda 下载官网 选择对应的版本下载即可. 2.2 安装cython cython是为了安装wordcloud准备的. pip -m pip install --upgrade cython 2.3 安装wordcloud 安装wordcloud前需要先安装Microsoft Visuall

  • js简单实现标签云效果实例

    js简单实现标签云效果实例

    本文实例讲述了js简单实现标签云效果.分享给大家供大家参考.具体如下: 这里的JavaScript标签云,基于妙味课堂miaov.js文件,非常流行的网页效果,在网页的右侧或左侧开辟一小块地方,用来显示热门的标签,形式就选择标签云吧,绝对酷哦,相信你也会喜欢. 运行效果如下图所示: 具体代码如下: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xh

  • python实现雪花飘落效果实例讲解

    在学习pygame模块过程中,我们可以通过使用 pygame模块实现很多功能性的东西,但是很多人应该没有利用pygame实现过雪花飘落的效果吧,有时候可能是不知道从何入手或者是没有时间写,接下来我就教大家如何利用pygame模块实现雪花飘落的效果吧,总共都用不到40行代码就可以实现哦,希望对你们有所帮助 第一步:我们先打开我们的pycharm软件,然后新建一个Python文件 第二步:建立好文件之后,我们在编辑页面输入以下代码: import pygame import sys #导入模块 im

  • Python将QQ聊天记录生成词云的示例代码

    Python将QQ聊天记录生成词云的示例代码

    在这个情人节前夕,我把现任对象回收掉了,这段感情积攒了太多的失望,也给了我太多的伤害,所以我看到这个活动的第一反应是拒绝的.然而人生嘛,最重要的就是体验,沉浸在过去的回忆里没有意义,积极面对才能让自己更好地重振旗鼓. 所以,当大家都一致地在这个活动里各种秀恩爱时,我决定走一条不一样的路来为单身狗和刚分手的小伙伴们打打气:时间能改变的,是那些原本就不坚定的东西,未来的路还很长,笑一笑,一切都会过去的! 言归正传,我们要做的任务是,把 QQ 分手聊天记录导出,使用 Python 分词后做成分开的桃心

随机推荐