<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
import wordcloud c=wordcloud.WordCloud() #構建詞雲物件,設定物件引數 c.generate("wordcloud by python ") #載入詞雲文字 c.to_file("pywordcloud.png") #輸出詞雲檔案
詞雲生成步驟:
c=wordcloud.WordCloud(引數) 設定物件引數
引數(畫素) | 描述 |
---|---|
width(預設400px) | c=wordcloud.WordCloud(width=600) |
height(預設200px) | c=wordcloud.WordCloud(height=400) |
min_font_size(預設4號) | c=wordcloud.WordCloud(min_font_size=10) |
max_font_size(根據高度自動調節) | c=wordcloud.WordCloud(max_font_size=20) |
font_step(預設1,步長) | c=wordcloud.WordCloud(font_step=2) |
font_path(預設None,字型路徑) | c=wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc") |
max_words(預設200,最大數量) | c=wordcloud.WordCloud(max_words=20) |
stop_words(指定去除單詞的列表) | c=wordcloud.WordCloud(stop_words={"python"}) |
background_color(預設黑色,詞雲背景色) | c=wordcloud.WordCloud(background_color="red") |
Scale 預設值1。值越大,影象密度越大越清晰
mask引數自定義詞雲形狀:
#指定詞雲形狀,預設是長方形,需要參照imread()函數 from scipy.misc import imread mk=imread("pic.png") c=wordcloud.WordCloud(mask=mk)
政府工作報告詞雲:
import wordcloud # 從外部.txt檔案中讀取大段文字,存入變數txt中 f = open('政府工作報告.txt',encoding='utf-8') txt = f.read() # 構建詞雲物件w,設定詞雲圖片寬、高、字型、背景顏色等引數 w = wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700, background_color='white', font_path='msyh.ttc') # 將txt變數傳入w的generate()方法,給詞雲輸入文字 w.generate(txt) # 將詞雲圖片匯出到當前資料夾 w.to_file('Test1.png')
==wordcloud中文分詞(適合中文詞雲)==
# 匯入詞雲製作庫wordcloud和中文分詞庫jieba import jieba import wordcloud # 構建並設定詞雲物件w w = wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700, background_color='white', font_path='msyh.ttc') # 呼叫jieba的lcut()方法對原始文字進行中文分詞,得到string txt = '由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可延伸性, 在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多, 一些知名大學已經採用Python來教授程式設計課程。 例如卡耐基梅隆大學的程式設計基礎、 麻省理工學院的電腦科學及程式設計導論就使用Python語言講授。' txtlist = jieba.lcut(txt) string = " ".join(txtlist) # 將string變數傳入w的generate()方法,給詞雲輸入文字 w.generate(string) # w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt))) #三段程式碼合一簡寫 # 將詞雲圖片匯出到當前資料夾 w.to_file('Teste2.png')
import jieba import wordcloud from scipy.misc import imread mask=imread("圖片形狀.png") #匯入自定義形狀圖片賦給mask # 從外部.txt檔案中讀取大段文字,存入變數txt中 f = open('政府工作報告.txt',encoding='utf-8') txt = f.read() #閱讀提取 f.close() #關閉 # 構建詞雲物件w,設定詞雲圖片寬、高、字型、背景顏色等引數 w = wordcloud.WordCloud(width=1000, height=700, background_color='white',mask=mask, font_path='msyh.ttc') # 將txt變數傳入w的generate()方法,給詞雲輸入文字 w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt))) # 將詞雲圖片匯出到當前資料夾 w.to_file('Test1.png')
==勾勒詞雲輪廓==
# 匯入詞雲製作庫wordcloud import wordcloud # 將外部檔案包含的文字儲存在string變數中 string = open('hamlet.txt').read() # 匯入imageio庫中的imread函數,並用這個函數讀取本地圖片,作為詞雲形狀圖片 import imageio mk = imageio.imread("ren.png") # 構建詞雲物件w,注意增加引數contour_width和contour_color設定輪廓寬度和顏色 w = wordcloud.WordCloud(background_color="white", mask=mk, contour_width=1, contour_color='steelblue' ) # # 將string變數傳入w的generate()方法,給詞雲輸入文字 w.generate(string) # 將詞雲圖片匯出到當前資料夾 w.to_file('p2.png')
==按模板自身顏色繪製詞雲==
# 匯入繪相簿matplotlib和詞雲製作庫wordcloud import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator # 將外部檔案包含的文字儲存在text變數中 text = open('alice.txt').read() # 匯入imageio庫中的imread函數,並用這個函數讀取本地圖片queen2.jfif,作為詞雲形狀圖片 import imageio mk = imageio.imread("alice.png") # 構建詞雲物件w wc = WordCloud(background_color="white", mask=mk,) # 將text字串變數傳入w的generate()方法,給詞雲輸入文字 wc.generate(text) # 呼叫wordcloud庫中的ImageColorGenerator()函數,提取模板圖片各部分的顏色 image_colors = ImageColorGenerator(mk) # 顯示原生詞雲圖、按模板圖片顏色的詞雲圖和模板圖片,按左、中、右顯示 fig, axes = plt.subplots(1, 3) # 最左邊的圖片顯示原生詞雲圖 axes[0].imshow(wc) # 中間的圖片顯示按模板圖片顏色生成的詞雲圖,採用雙線性插值的方法顯示顏色 axes[1].imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear") # 右邊的圖片顯示模板圖片 axes[2].imshow(mk, cmap=plt.cm.gray) for ax in axes: ax.set_axis_off() plt.show() # 給詞雲物件按模板圖片的顏色重新上色 wc_color = wc.recolor(color_func=image_colors) # 將詞雲圖片匯出到當前資料夾 wc_color.to_file('out-alice.png')
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