Python爬虫新手入门教学（六）：制作词云图

r囧r小猫 2023-01-12 01:43 293阅读 0赞

# 前言 #

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# 前文内容 #

[Python爬虫新手入门教学（一）：爬取豆瓣电影排行信息][Python]

[Python爬虫新手入门教学（二）：爬取小说][Python 1]

[Python爬虫新手入门教学（三）：爬取链家二手房数据][Python 2]

[Python爬虫新手入门教学（四）：爬取前程无忧招聘信息][Python 3]

[Python爬虫新手入门教学（五）：爬取B站视频弹幕][Python_B]

# 基本开发环境 #

*  Python 3.6
 *  Pycharm

# 相关模块的使用 #

*  jieba
 *  wordcloud

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

上篇文章爬取了B站视频的弹幕数据，对于这方面可以做一些弹幕词云分析，让爬虫数据不再过于单调。

代码内容还是非常简介的，看注释就可以明白了

import jieba
    import wordcloud
    # 读取文件内容
    f = open('弹幕.txt', encoding='utf-8')
    txt = f.read()
    # jiabe 分词 分割词汇
    txt_list = jieba.lcut(txt)
    string = ' '.join(txt_list)
    # 词云图设置
    wc = wordcloud.WordCloud(
            width=1000,         # 图片的宽
            height=700,         # 图片的高
            background_color='white',   # 图片背景颜色
            font_path='msyh.ttc',    # 词云字体
            scale=15,
    )
    # 给词云输入文字
    wc.generate(string)
    # 词云图保存图片地址
    wc.to_file('out.png')

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由上图所示，有很多的这样的 **到位** 这样的关键词，这样的关键词是没有什么实际意义的，我们可以在词云设置中设置 **停用词**

stopwords={'到位'}

如果你想要输入的图片不是正方形的图片，想要设置成自己想要的形状，需要先找一张 **透明图**  
导入 **imageio** 模块

import jieba
    import wordcloud
    import imageio
    # 导入imageio库中的imread函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
    py = imageio.imread('.\\0.jpg')  #  如何你想要改变词云图的形状，可以添加
    # 读取文件内容
    f = open('B站弹幕.txt', encoding='utf-8')
    txt = f.read()
    # jiabe 分词 分割词汇
    txt_list = jieba.lcut(txt)
    string = ' '.join(txt_list)
    # 词云图设置
    wc = wordcloud.WordCloud(
            width=1000,         # 图片的宽
            height=700,         # 图片的高
            background_color='white',   # 图片背景颜色
            font_path='msyh.ttc',    # 词云字体
            mask=py,     # 所使用的词云图片
            scale=15,
            stopwords={'到位'},         # 停用词
            # contour_width=5,
            # contour_color='red'  # 轮廓颜色
    )
    # 给词云输入文字
    wc.generate(string)
    # 词云图保存图片地址
    wc.to_file('out.png')

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[Python]: https://blog.csdn.net/m0_48405781/article/details/113055904
[Python 1]: https://blog.csdn.net/m0_48405781/article/details/113118597
[Python 2]: https://blog.csdn.net/m0_48405781/article/details/113140580
[Python 3]: https://blog.csdn.net/m0_48405781/article/details/113179478
[Python_B]: https://blog.csdn.net/m0_48405781/article/details/113183911?spm=1001.2014.3001.5501
[040886bdf4b6d0097ff7d5e51ffd0adc.png]: /images/20221119/9c362bd874784319917266727574ebcf.png
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[e62fa3c94a1d76637586bb37eb8084aa.png]: /images/20221119/b22f5cb5d701483595c32f85290cab3b.png