wordcloud制作中文词云图（官方文档参数翻译）

我会带着你远行 2022-06-02 07:48 467阅读 0赞

其实早在半年前就使用了这个库，当时由于太忙，没有时间记录，最近比较闲，因此写篇笔记总结一下该库的基本用法。更详细的介绍和例子参见其官网[Wordcloud][]

## 1.安装 ##

pip install wordcloud

## 2.使用 ##

**构造wordcloud类**

from wordcloud import WordCloud
    
    wc = WordCloud(参数)
    
    #参数
    # font_path:字体文件（OTF或TTF）的路径，字符串
    
    # width:绘图区宽度，默认400，整型
    
    # height:绘图区高度，默认200，整型
    
    # prefer_horizontal:单词倾向于水平放置还是垂直放置，如果值小于1，则会在不合适的情况下旋转单词，浮点型，默认0.9
    
    # mask:是否在给定的形状内绘制单词，这个参数使我们能够根据给定的轮廓形状绘制各种词云图，当此参数不为None时，width和height将被忽略，nd-array型或None，默认None
    
    # scale:计算过程和实际绘图的比例，浮点型，默认1
    
    # min_font_size:绘图时最小的字体大小，整型，默认4
    
    # font_step:字体大小的迭代步长，大于1时可能会出现错误排列，整型，默认1
    
    # max_words:绘图使用的最大单词数，整型，默认200
    
    # stopwords:排除的单词集，字符串集或None，默认为None时，内置的字符串集将会被使用
    
    # background_color:背景颜色，颜色值，默认为'black'
    
    # max_font_size:绘图时最大字体大小，整型或None，默认为None
    
    # mode:模式，默认为'RGB'，当为'RGBA'时，倘若背景颜色为None，则会得到透明的背景
    
    # relative_scaling:单词出现频率对其字体大小的权重，值为0时，只考虑单词排名对字体大小的影响，值为1时，具有2倍出现频率的单词具有2倍的字体大小，一般值设置为0.5最棒，浮点型
    
    # color_func:颜色函数，用于生成不同颜色单词的词云图，默认为None
    
    # regexp:正则表达式，用于分词，默认为 r"\w[\w']+" 
    
    # collocations:是否包括二元词组，布尔型，默认为True
    
    # colormap:颜色图，随机分配颜色给每个单词，如果指定了color_func，则本参数被忽略，字符串或matplotlib colormap型，默认为'viridis'
    
    # normalize_plurals:移除单词末尾的's'，布尔型，默认为True

**属性**

wc.words_
    #对应频率的词例，字典类型{字符串：浮点数}
    
    wc.layout_
    #记录每个单词的值，字体大小，位置，方向以及颜色，由一系列元组组成的列表，每个元组格式为(string, int, (int, int), int, color)

**方法**

wc.generate(text)
    #从文本中生成词云图
    
    wc.fit_words(frequencies)
    #根据给定单词及频率生成词云图
    #frequencies:元组型数组，每个元组包含一个单词及其频率
    
    wc.generate_from_frequencies(frequencies, max_font_size=None)
    #根据给定单词及频率生成词云图
    #frequencies:字典，包含字符串（单词）:浮点数（频率）的值对
    #max_font_size:最大字体大小
    
    wc.process_text(text)
    #将长文本分词，并移除stopwords集合中的单词
    #返回字典，dict (string, int)
    
    wc.recolor(random_state=None, color_func=None, colormap=None)
    #重新上色
    #random_state:随机种子，整型或None
    
    wc.to_array()
    #以numpy矩阵的格式返回词云图
    
    to_file(filename)
    #以图片的格式返回词云图
    #filename:保存路径

**根据给定图片的颜色生成颜色函数**

from wordcloud import ImageColorGenerator
    pic_color=ImageColorGenerator(pic)

**生成随机颜色（默认的颜色生成方式）**

wc.random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None)
    #random_state:如果给定一个随机的对象，会用作它生成随机种子的数字

## 3.例子（jieba分词制作中文词云图） ##

制作中文词云图时需要**jieba**库分词（导入前需安装）

# -*- coding:utf-8 -*-
    from os import path
    import matplotlib.pyplot as plt  #绘制图片
    from scipy.misc import imread   #读取图片
    from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
    import jieba  #结巴分词
    text_address=path.abspath('test1.txt')
    text=open(text_address).read()   #读取文本
    text_cut=jieba.cut(text)   #分词
    new_textlist=' '.join(text_cut)   #组合
    pic_address=path.abspath('pic1.jpg')  
    pic=imread(pic_address)  #读取图片
    pic_color=ImageColorGenerator(pic)   #根据图片生成颜色函数
    wc=WordCloud(background_color='white',    #构造wordcloud类
    mask=pic,
    max_font_size=40,
    random_state=30,
    font_path="font.ttf",
    max_words=500,
    min_font_size=2,
    color_func=pic_color)
    wc.generate(new_textlist)    #生成词云图
    plt.figure()    #画图
    plt.imshow(wc)
    plt.axis("off")
    plt.show()
    wc.to_file(path.join(path.dirname('test.txt'),"zjw5.png"))   #保存图片

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[Wordcloud]: https://amueller.github.io/word_cloud/index.html
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