python根据文本生成词云图代码实例

2024-10-21 14:28:08

这篇文章主要介绍了python根据文本生成词云图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

效果

代码

from wordcloud import WordCloud
import codecs
import jieba
#import jieba.analyse as analyse
from scipy.misc import imread
import os
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 绘制词云
def draw_wordcloud():
  #读入一个txt文件
  comment_text = open('data.txt','r',encoding='utf-8').read()
  #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
  cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text))
  d = path.dirname(__file__) # 当前文件文件夹所在目录
  color_mask = imread("bilibili.jpg") # 读取背景图片
  cloud = WordCloud(
    #设置字体，不指定就会出现乱码
    font_path="C:/Windows/Fonts/STXINGKA.TTF",
    #font_path=path.join(d,'simsun.ttc'),
    #设置背景色
    background_color='white',
    #词云形状
    mask=color_mask,
    #允许最大词汇
    max_words=2000,
    #最大号字体
    max_font_size=100
  )
  word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云
  word_cloud.to_file("bilibilirankword.jpg") #保存图片
  # 显示词云图片
  plt.imshow(word_cloud)
  plt.axis('off')
  plt.show()

if __name__ == '__main__':
  draw_wordcloud()

步骤以及注意点

1.首先要导入对应的库

2.文字会根据背景图而分布

3.背景图的选择对于最终效果很重要，选一个尽量大一点的背景图，这个背景图随便找就好，任何图片都可以不过最好大一些，图案不太复杂

4.如果字号小的话，可以调整字体，或者换个背景图

5.font_path要使用自己的字体库，不过你的电脑是windows的话，应该不用改，用我这个就可以，除此之外呢，这个字体如果是别的的话，可能会出现

中文不能产生词云图的现象，总之用我的就好了。

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。

用Python和WordCloud绘制词云的实现方法(内附让字体清晰的秘笈)

环境及模块: Win7 64位 Python 3.6.4 WordCloud 1.5.0 Pillow 5.0.0 Jieba 0.39 目标: 绘制安徽省2018年某些科技项目的词云,直观展示热点. 思路: 先提取项目的名称,再用Jieba分词后提取词汇:过滤掉"研发"."系列"等无意义的词:最后用WordCloud 绘制词云. 扩展: 词云默认是矩形的,本代码采用图片作为蒙版,产生异形词云图.这里用的图片是安徽省地图. 秘笈: 用网上的常规方法绘制的词云,字体有
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
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制作词云图代码实例

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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
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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
利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

前言在很早之前写过一篇怎么利用微博数据制作词云图片出来,之前的写得不完整,而且只能使用自己的数据,现在重新整理了一下,任何的微博数据都可以制作出来,一年一度的虐汪节,是继续蹲在角落默默吃狗粮还是主动出击告别单身汪加入散狗粮的行列就看你啦,七夕送什么才有心意,程序猿可以试试用一种特别的方式来表达你对女神的心意.有一个创意是把她过往发的微博整理后用词云展示出来.本文教你怎么用Python快速创建出有心意词云,即使是Python小白也能分分钟做出来.下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 准备工作
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
python根据文本生成词云图代码实例

这篇文章主要介绍了python根据文本生成词云图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下效果代码 from wordcloud import WordCloud import codecs import jieba #import jieba.analyse as analyse from scipy.misc import imread import os from os import path import matplot
Python实现Wordcloud生成词云图的示例

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概. 首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例): 在生成词云图之前,首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分词是当前使用的最多的类型. 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法结巴分词的分词模式分为三种: (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出
基于python生成英文版词云图代码实例

使用wordcloud模块,生成云图,测试文本为: Betty Botter bought some butter but she said the butter's bitter. If I put it in my batter it will make my batter bitter. So, she bought some better butter, better than the bitter butter and she put it in her batter and her
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今天给大家介绍一个Faker模块,一款基于Python的测试数据生成工具,无论是用于初始化数据库,创建XML文件,或是生成压测数据,Faker都是不错的选择. 1.Faker工具包只需要使用pip便可下载该工具包 pip install faker 如果下载速度比较慢的话,可以使用国内镜像源来下载国内源: - 清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - 阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ - 中
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使用现有的txt文本和图片,就可以用wordcloud包生成词云图.大致步骤是: 1.读取txt文本并简单处理: 2.读取图片,以用作背景: 3.生成词云对象,保存为文件. 需要用到3个库:jieba(用于分割文本为词语).imageio(用于读取图片).wordcloud(功能核心,用于生成词云). 我用简历和我的照片,生成了一个词云图: 代码如下: import jieba import imageio import wordcloud # 读取txt文本 with open('resume
Python制作个性化的词云图实例讲解

目录 1. 引言 2. 举个栗子 2.1 安装stylecloud库 2.2 生成词云图 2.3 美化显示效果 2.4 处理停用词 2.5 使用自定义背景图像 3. 总结 1. 引言词云图可以让我们方便地识别出文本中的关键词,其中单词的大小代表它们的频率.有了这个,我们甚至在阅读之前就可以很好地了解文本的内容.虽然有很多免费的工具可以在线制作文字云,但我们可以使用万能的Python来定制个性化的词云图. 在本文中,我们将使用第三方Python库stylecloud,有了该库,可以通过简短的几行
用Python爬取QQ音乐评论并制成词云图的实例

环境:Ubuntu16.4 python版本:3.6.4 库:wordcloud 这次我们要讲的是爬取QQ音乐的评论并制成云词图,我们这里拿周杰伦的等你下课来举例. 第一步:获取评论我们先打开QQ音乐,搜索周杰伦的<等你下课>,直接拉到底部,发现有5000多页的评论. 这时候我们要研究的就是怎样获取每页的评论,这时候我们可以先按下F12,选择NetWork,我们可以先点击小红点清空数据,然后再点击一次,开始监控,然后点击下一页,看每次获取评论的时候访问获取的是哪几条数据.最后我们就能看到下图
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一.前言通过这篇文章,你将会收货: ① 豆瓣电影数据的爬取: ② 手把手教你学会词云图的绘制: 二.豆瓣爬虫步骤当然,豆瓣上面有很多其他的数据,值得我们爬取后做分析.但是本文我们仅仅爬取评论信息. 待爬取网址: https://movie.douban.com/subject/34913671/comments?status=P 由于只有一个字段,我们直接使用re正则表达式,解决该问题. 那些爬虫小白看过来,这又是一个你们练手的好机会. 下面直接为大家讲述爬虫步骤: # 1. 导入相关库,用

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