根据WordCloud的API参数来自定义词云

迈不过友情╰ 2023-10-18 12:16 34阅读 0赞

### WordCloud ###

github：

[https://github.com/amueller/word\_cloud][https_github.com_amueller_word_cloud]

### WordCloudAPI ###

wordcloud.WordCloud(
         font_path=None,  # 字体路径，英文不用设置路径，中文需要，否则无法正确显示图形
         width=400, # 默认宽度
         height=200, # 默认高度
         margin=2, # 边缘
         ranks_only=None,
         prefer_horizontal=0.9,
         mask=None, # 背景图形，如果想根据图片绘制，则需要设置
         scale=1,
         color_func=None,
         max_words=200, # 最多显示的词汇量
         min_font_size=4, # 最小字号
         stopwords=None, # 停止词设置，修正词云图时需要设置
         random_state=None,
         background_color='black', # 背景颜色设置，可以为具体颜色,比如white或者16进制数值
         max_font_size=None, # 最大字号
         font_step=1,
         mode='RGB',
         relative_scaling='auto',
         regexp=None,
         collocations=True,
         colormap='viridis', # matplotlib 色图，可更改名称进而更改整体风格
         normalize_plurals=True,
         contour_width=0,
         contour_color='black',
         repeat=False)

### 举例 ###

比如更换背景颜色和整体风格等

新建文件definition.py

import os
    from os import path
    from wordcloud import WordCloud
    from matplotlib import pyplot as plt
    # 获取当前文件路径
    d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()
    # 获取文本text
    text = open(path.join(d,'aobama.txt')).read()
    # 生成词云
    #scale=2缩放2倍
    #max_font_size = 100 最多显示词汇量100
    #background_color='red' 背景颜色 红色
    #colormap='Blues' 色图，可更改名称进而更改整体风格
    wc = WordCloud(scale=2,max_font_size = 100,background_color='red',colormap='Blues')
    wc.generate_from_text(text)
    # 显示图像
    plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout()
    #存储图像
    wc.to_file('aobama.png')
    # or
    # plt.savefig('1900_basic.png',dpi=200)
    plt.show()

然后在同级目录下新建aobama.txt

里面是词云的数据源，只能是英文，这里以奥巴马的演讲为例。

### 运行效果 ###

![Image 1][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0JBREFPX0xJVU1BTkdfUUlaSEk_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

[https_github.com_amueller_word_cloud]: https://github.com/amueller/word_cloud
[Image 1]: 
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