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用Python绘制的词云图让人惊叹不已

在数据可视化图表中,词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取,然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词,简洁直观高效,今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。小试牛刀我们先来尝试绘制一张简单的词云图,用到的Python当中的wordcloud模块来绘制,importjiebafromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlib.pyplotasplt我们导入文本内容,并且去除掉一下换行符和空格,代码如下:te

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    用Python绘制的词云图让人惊叹不已

    在数据可视化图表中,词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取,然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词,简洁直观高效,今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。

    小试牛刀

    我们先来尝试绘制一张简单的词云图,用到的Python当中的wordcloud模块来绘制,

    import jieba
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt

    我们导入文本内容,并且去除掉一下换行符和空格,代码如下:

    text = open(r"明朝那些事儿.txt",encoding='utf8').read()
    text = text.replace('n',"").replace("u3000","")

    我们需要将其分成一个个的词,这个时候就需要用到jieba模块了,代码如下:

    text_cut = jieba.lcut(text)
    # 将分好的词用某个符号分割开连成字符串
    text_cut = ' '.join(text_cut)

    当然了,得到的结果当中或许存在着不少我们不需要看的、无关紧要的内容,这个时候就需要用到停用词了,我们可以自己来构建,也可以直接使用别人已经构建好的停词表,这里小编采用的是后者,代码如下:

    stop_words = open(r"常见中文停用词表.txt").read().split("n")

    下面便是绘制词云图的核心代码了。

    word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc",# 设置词云字体
    background_color="white", # 词云图的背景颜色
    stopwords=stop_words) # 去掉的停词
    word_cloud.generate(text_cut)
    word_cloud.to_file("1.png")

    output

    用Python绘制的词云图让人惊叹不已

    这样一张极其简单的词云图算是做好了,当然我们可以给它添加一个背景图片,例如下面这张图片,

    用Python绘制的词云图让人惊叹不已

    主要需要添加的代码如下所示:

    background = Image.open(r"5.png")
    graph = np.array(background)

    然后在WorCloud当中添加mask参数

    # 使用WordCloud生成词云
    word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc",# 设置词云字体
    background_color="white", # 词云图的背景颜色
    stopwords=stop_words, # 去掉的停词
    mask=graph)
    word_cloud.generate(text_cut)
    word_cloud.to_file("1.png")

    output

    用Python绘制的词云图让人惊叹不已

    深度优化

    除此之外,还有另外一个模块stylecloud绘制出来的词云图也是非常酷炫的,其中我们主要是用到下面这个函数。

    gen_stylecloud(text=None,
    icon_name='fas fa-flag',
    colors=None,
    palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',
    background_color="white",
    max_font_size=200,
    max_words=2000,
    stopwords=True,
    custom_stopwords=STOPWORDS,
    output_name='stylecloud.png',
    )

    其中几个常用的参数有

    •  icon_name: 词云图的形状
    •  max_font_size: 最大的字号
    •  max_words: 可以容纳下的最大单词数量
    •  stopwords: 用于筛选常见的停用词
    •  custom_stopwords: 要是自建有停用词表,可以拿来用
    •  palette: 调色板

    我们来尝试绘制一个词云图,代码如下:

    stylecloud.gen_stylecloud(text=text_cut,
     palette='tableau.BlueRed_6',
     icon_name='fas fa-apple-alt',
     font_path=r'田英章楷书3500字.ttf',
     output_name='2.png',
     stopwords=True,
     custom_stopwords=stop_words)

    output

    用Python绘制的词云图让人惊叹不已

    其中的palette参数作为调色板,可以任意变换的,具体参考:https://jiffyclub.github.io/palettable/ 这个网站。

    pyecharts

    最后我们来看一下如何用Pyecharts模块来进行词云图的绘制,代码如下

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Page, WordCloud
    words = [
     ("皇帝", 10000),
     ("朱元璋", 6181),
     ("明朝", 4386),
     ("朝廷", 4055),
     ("明军", 2467),
     ("士兵", 2244),
     ("张居正", 1868),
     ("王守仁", 1281)
    ]
    c = (
     WordCloud()
     .add("", words, word_size_range=[20, 100])
     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基本示例"))
     )
    c.render("1.html")

    output

    用Python绘制的词云图让人惊叹不已

    出来的结果略显简单了,不过这里值得注意的是,pyecharts当中的WordCloud()方法传入的数据是指定的词语以及其出现的频次,这个和之前的操作有所不同

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