Python100个库分享第23个—wordcloud(词云图)

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文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正🙏

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库的介绍

wordcloud 是一个在 Python 中广泛使用的第三方库，主要用于根据文本数据生成词云（Word Clouds）。词云是一种可视化技术，它能够有效地展示文本数据中各个词汇的重要性或频率，通常通过字体大小来表示每个词在文本中出现的次数多少，形成类似云彩的图形，从而帮助用户快速识别出文本的主题或者高频词汇。

库的安装

pip install wordcloud -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

基础使用1：将TXT文本转为词云图

先百度一篇英文美文，或者中文美文
常用属性

wc = WordCloud(

width=800, 词云图宽

height=400, 词云图高

background_color='white', 词云图背景色

font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf' 词云图使用系统字体)

配置项	类型	默认值	含义
font_path		string	字体路径
width	int	400	画布宽度
height	int	200	画布高度
margin	int	2	词云图像的边距大小,以像素为单位
prefer_horizontal	float	0.9	词语水平排列的偏好程度，>=1 水平排列
mask	nd-array or None	None	词云的形状遮罩，使得词云图像能够按照指定的形状排列词语
contour_width	float	0	轮廓线的宽度
contour_color	color value	“black”	轮廓线的颜色
scale	float	1	词云图像的缩放比例，即词云图像计算出来的大小相对于形状遮罩或者画布的大小的比例
min_font_size	int	4	最小字体大小
font_step	int	1	字体的步长，关系词语间大小间隔
max_words	number	200	词语最大数量
stopwords	set of strings or None	STOPWORDS	要排除的词语
random_state	int	None	随机数生成器的种子
background_color	color value	”black”	背景颜色
max_font_size	int or None	None	最大字体大小
mode	string	”RGB”	主要有"RGB",“RGBA”,后者可以控制透明度
relative_scaling	float	‘auto’	单词频率对字体大小影响，较大的值将增加词语之间的大小差异
color_func	callable	None	自定义的颜色函数，该函数决定了词云中每个词语的颜色
regexp	string or None	None	从输入文本中提取满足正则的词语，可选
collocations	bool	True	是否考虑词组
colormap	string or matplotlib colormap	”viridis”	词云的颜色映射，即词云中每个词语的颜色分布。常见的颜色映射包括单色映射（如灰度"gray"）、渐变映射（“viridis”、“magma” 和 “inferno”）
normalize_plurals	bool	True	通过结尾为s 判断复数形式是否被视为同一个词
repeat	bool	False	词语是否重复出现
include_numbers	bool	False	是否包含数字
min_word_length	int	0	单词必须包含的最小字母数
collocation_threshold	int	30	词语搭配（Collocations）的显示阈值

import os
from wordcloud import WordCloud

# 获取当前py文件路径

# 读取文本
text = open("./test.txt").read()

wordcloud = WordCloud().generate(text)

wordcloud.to_file('1.jpg')
image = wordcloud.to_image()
image.show()

在这里插入图片描述

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个字符串变量包含文本数据
text = open('test2.txt', 'r',encoding='utf-8').read()

# 创建词云对象
wc = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white',font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf')

# 生成词云
wc.generate(text)

# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")  # 不显示坐标轴
plt.show()

在这里插入图片描述

基础使用2：使用自定义字体和形状

2.1，先通过一张普通图片制作mask

需安装【opencv】

ip install opencv-python==4.3.0.38

转msk代码

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取普通照片
image = cv2.imread('background.png')

# 将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像，将图像转换为黑白二值图像
_, mask_image = cv2.threshold(gray_image, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 保存生成的蒙版图像
cv2.imwrite('mask_image.png', mask_image)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))

# 显示第一张图片
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Color Image')
plt.axis('off')

# 显示第二张图片
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(mask_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Mask Image')
plt.axis('off')

# 显示图片
plt.show()

在这里插入图片描述

# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
@Project ：wordclound 
@File    ：wordclund.py
@IDE     ：PyCharm 
@Author  ：一晌小贪欢（[email protected]）
@Date    ：2024/4/17 20:57 
'''


from PIL import Image
import numpy as np
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS


text = open('txt1.txt', encoding='utf-8').read()

alice_mask = np.array(Image.open( "mask_image.png"))

stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")

wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_mask,
               stopwords=stopwords, contour_width=3, contour_color='steelblue')

wc.generate(text)

wc.to_file("alice.png")

image = wc.to_image()
image.show()

图片处理的不是很好

在这里插入图片描述

基础使用3：中文词云图+停用词(中英文版)-代码是中文版

中英文停用词下载：https://pan.baidu.com/s/1K-fbpcbHJzM67Jq1O4YLZQ

时光不停地向前流去，天气渐渐地凉爽起来，吵人的蝉声被秋天吹散
了，代替它的是晚间阶下石板缝里蟀的悲鸣。啊！那可爱的秋天终于来了。
秋天，比春天更有欣欣向荣的景象，花木灿烂的春天固然美丽，然而
硕果累累的秋色却透着丰收的喜悦；秋天，比夏天更有五彩缤纷的景象，枝叶茂密的夏天虽然迷人，可是，金叶满树的秋色却更爽气宜人：秋天，比冬天更有生机勃勃的景象，白雪的冬天固然可爱，但是，瓜果飘香的金秋却更富有灿烂绚丽的色彩。秋天来到了树林里，从远处看，黄叶纷落好似成群结对的金色的蝴蝶，它们飞累了，落到了我的肩膀上、头上、脚上。把我的思绪从绿色的夏日带到了金色的秋季。我一转身，一片桃叶又落在我身
旁，我弯腰拾起，捧在手上，细细地端详，好特别地一片秋叶呀！它还没来得急完全退去绿色，仍散发着一股浓浓的香气。秋天来到了果园里，柿子弯下腰鞠了一个躬就压得枝头快要折断了，荔枝妹妹太胖了，撑破了衣裳，露出了鼓鼓、白白的肚皮。硕大的苹果挂满了枝头，露出甜甜的笑容，或羞
涩，或豪放。秋姑娘来到农田里，玉米可高兴了，它特意换了一件金色的新衣，开嘴笑了，露出满口金黄的牙齿；西红柿为了让自己更漂亮，便把口红涂在了脸上；土豆的兴奋也许太高了，把它那绿色的嘴巴笑破了，露出了黄色的舌头。秋天来到了花园里，这儿成了菊花的乐园。它们也许是喜欢这
沉甸甸的金色，才选择在秋天里绽放自己的美丽。菊花的颜色真不少：黄色、粉红色、白色那大大的花朵，卷曲的花瓣，像一个卷发的小姑娘。流连菊园或独自欣赏一盆艳菊，慢慢地陶醉在那股股清香里。秋天，给大地带来一片金黄，给蓝天送去棉花似的云朵。秋凤，清凉如水，带着一丝寒意染黄了世界。
我喜欢这秋高气爽的季节！
我喜欢有花叶扶疏、朴实无华的菊花的秋天。我喜欢这独一无二，灿烂辉煌的金秋景色。
秋天，真是个丰收的季节，割草机声，孩子们的欢笑声，大人们的谈笑
声这些声音融合到了一起，组成了一首《金色的秋天》的交响曲。

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

# 读取文本文件
with open('文章.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 加载停用词表
with open('chineseStopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = f.read().splitlines()

# 使用jieba进行分词并去除停用词
words = jieba.cut(text)
filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 将分词结果转换为字符串
filtered_text = ' '.join(filtered_words)

# 生成词云图
wc = WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', background_color='white', width=800, height=600)
wc.generate(filtered_text)

# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

# 保存词云图到文件
wc.to_file('wordcloud.png')

在这里插入图片描述

总结

希望对初学者有帮助
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