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
lyric= ''
f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')
for i in f:
  lyric+=f.read()

加入#encoding=gbk是为了防止后面操作报错SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc0'

然后我们用jieba分词来对歌曲做分词提取出词频高的词

import jieba.analyse
result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)
keywords = dict()
for i in result:
  keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)

得到结果：

然后我们就可以通过wrodcloud等库来生成词云了

首先先自己找一张图片来作为生成词云的形状的图

from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
image= Image.open('./tim.jpg')
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(keywords)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")
plt.show()

保存生成图片

 wc.to_file('dream.png')

完整代码：

#encoding=gbk
import jieba.analyse
from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
lyric= ''
f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')
for i in f:
  lyric+=f.read()

result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)
keywords = dict()
for i in result:
  keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)

image= Image.open('./tim.jpg')
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(keywords)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file('dream.png')

以上这篇python生成词云的实现方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 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

  • 利用Python爬取微博数据生成词云图片实例代码

    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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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 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

  • 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爬取你好李焕英豆瓣短评生成词云的示例代码

    Python爬取你好李焕英豆瓣短评生成词云的示例代码

    爬取过程: 你好,李焕英 短评的URL: https://movie.douban.com/subject/34841067/comments?start=20&limit=20&status=P&sort=new_score 分析要爬取的URL; 34841067:电影ID start=20:开始页面 limit=20:每页评论条数 代码: url = 'https://movie.douban.com/subject/%s/comments?start=%s&limit

  • 从CentOS安装完成到生成词云python的实例

    从CentOS安装完成到生成词云python的实例

    前言 人生苦短,我用python.学习python怎么能不搞一下词云呢是不是(ง •̀_•́)ง 于是便有了这篇边实践边记录的笔记. 环境:VMware 12pro + CentOS7 + Python 2.7.5 安装系统 之前一直用的是win10子系统,现在试试CentOS,CentOS官网下载最新系统dvd版 安装到VMware 12pro.网上很多教程.例如这个链接.等待安装完成后开始. 第一个命令 用Ubuntu的时候没有的命令会提示你安装,感觉很简单的事.但是到CentOS上却变得很

  • python小练习之爬鱿鱼游戏的评价生成词云

    python小练习之爬鱿鱼游戏的评价生成词云

    目录 前言 分析页面 重要代码 selenium打开豆瓣短评页面 根据xpath来获取评论内容 实现跳转下一页 完整代码 成果 前言 鱿鱼游戏是什么,相信大家都不陌生了,虽然说博主没看过这部剧,但是还是对豆瓣的评论有点好奇,刚刚好近期学习了selenium,就当练练手了,来吧来吧,爬爬爬. 分析页面 还是老样子,兄弟们先打开我们最喜欢的google浏览器,点击F12,开启爬虫快乐模式 来到页面,如下图步骤,逐个点击 然后我们就发现这个页面确实很简单,每一条评论就是包在了class为short的s

  • 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

随机推荐