【编程课堂】词云 wordcloud

　　本周为大家带来炫酷好玩的 wordcloud词云构造库。

　　使用 wordcloud可以做出这样的图片：

　　

　　还可以做出这样的：

　　

　　接下来，我们来学习如何制作属于自己的词云图。

　　本来想说一句，安装过程不表，直接进入正题，可是在编程教室的QQ群和微信群中都有人遇到 wordcloud安装失败的问题。

　　所以在此简单提一下安装过程：

　　当然最直接的是 pip

　　pip install wordcloud

　　但很多同学会发现直接 pip 是会报错的，所以这里提供第二种安装方式：

　　下载 whl 手动安装包：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

　　静静等待页面加载完成，然后选择适合自己 Python的 wordcloud版本，最后运行以下命令。filepath 替换为你的安装文件完整路径。

　　pip install filepathwordcloud-1.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

　　wordcloud 在安装过程中会自动安装其依赖的库。

　　基本的用法

　　我们读入一本英文小说，取其中的词汇生成一张词云图

　　# 导入 wordcloud 模块和 matplotlib 模块

　　fromwordcloud importWordCloud

　　importmatplotlib.pyplot asplt

　　# 读入一个txt文件

　　text = open( 'Jane Eyre.txt', 'r').read()

　　# 生成词云

　　wordcloud = WordCloud().generate(text)

　　# 显示词云图片

　　plt.imshow(wordcloud)plt.axis( 'off')plt.show()

　　# 保存图片

　　wordcloud.to_file( 'test.jpg')

　　结果如图所示

　　

　　运行脚本之后就可以看到生成的图片了，是不是很简单。本文主要讲 wordcloud。代码中涉及到的 matplotlib就不做更详细解释。

　　除了直接读入文本生成词云，也可以使用字典格式的词频作为输入

　　# 读入一组词频字典文件

　　text_dict = {

　　'you': 2993,

　　'and': 6625,

　　'in': 2767,

　　'was': 2525,

　　'the': 7845,}wordcloud = WordCloud().generate_from_frequencies(text_dict)

　　还可以将词云填充到指定的形状之中。为达到填充指定形状的效果，需要使用 png 格式的图片。

　　# 读入图片

　　fromscipy.misc importimreadbg_pic = imread( 'Anne_Hathaway.png')

　　# 配置词云参数

　　wc = WordCloud(

　　# 设置字体font_path = 'BeaverScratches.ttf',

　　# 设置背景色background_color= 'white',

　　#允许最大词汇max_words= 200,

　　# 词云形状mask=bg_pic,

　　# 最大号字体max_font_size= 100,)

　　# 生成词云

　　wc.generate(text)

　　# 保存图片

　　wc.to_file( 'word.jpg')

　　最后的效果如下

　　

　　还可以结合 jieba分词，实现用中文填充的词云图（如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云）。使用中文填充时一定得指定中文的字体，否则会出现乱码。如果报错找不到字体，就复制一个中文字体文件放在代码目录下。

　　#-*- coding:utf-8 -*-

　　fromscipy.misc importimread

　　importmatplotlib.pyplot asplt

　　fromwordcloud importWordCloud

　　importjieba

　　fromcollections importCounter

　　# 读入 西游记 txt 文件，windows 下过滤编码错误

　　text = open( '西游记.txt',encoding= 'utf-8',errors= 'ignore').read()

　　# 使用 jieba 分词

　　text_jieba = list(jieba.cut(text))

　　# 使用 counter 做词频统计，选取出现频率前 100 的词汇

　　c = Counter(text_jieba)common_c = c.most_common( 100)

　　# 读入图片

　　bg_pic = imread( 'Anne_Hathaway.png')

　　# 配置词云参数

　　wc = WordCloud(

　　# 设置字体font_path = '李旭科书法1.4.ttf',

　　# 设置背景色background_color= 'white',

　　# 允许最大词汇max_words= 200,

　　# 词云形状mask=bg_pic,

　　# 最大号字体max_font_size= 100,)

　　# 生成词云

　　wc.generate_from_frequencies(dict(common_c))

　　# 生成图片并显示

　　plt.figure()plt.imshow(wc)plt.axis( 'off')plt.show()

　　# 保存图片

　　wc.to_file( 'anne.jpg')

　　最终的结果：

　　

　　关于 wordcloud的一些基本的常用的方法就在这里。想了解更多特性的同学，可以访问官方网站： https://amueller.github.io/word_cloud/

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