Python +wordcloud 生成词云

什么是词云

词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。

准备工作：

python开发环境、wordcloud、jieba、matplotlib、numpy 、PIL 等库文件安装好。

pip 安装方法：

pip install xxx

使用idea 直接安装

wordcloud生成词云的原理简介

wordcloud生成词云的原理其实并不复杂，大体分成5步（具体可自行查看源码）：

1.wordcloud制作词云时，首先要对对文本数据进行分词，使用process_text（）方法，这一步的主要任务是去除停用词

2.第二步是计算每个词在文本中出现的频率，生成一个哈希表。词频用于确定一个词的重要性

3.根据词频的数值按比例生成一个图片的布局，类IntegralOccupancyMap 是该词云的算法所在，是词云的数据可视化方式的核心。生成词的颜色、位置、方向等

4.最后将词按对应的词频在词云布局图上生成图片，核心方法是generate_from_frequencies,不论是generate（）还是generate_from_text（）都最终用到generate_from_frequencies

完成词云上各词的着色,默认是随机着色

5.词语的各种增强功能大都可以通过wordcloud的构造函数实现，里面提供了22个参数，还可以自行扩展。

#coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
import jieba
import numpy as np
from PIL import Image

#读入背景图片
abel_mask = np.array(Image.open("filepath"))

#读取要生成词云的文件
text_from_file_with_apath = open('filepath').read()

#通过jieba分词进行分词并通过空格分隔
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
#my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split) 默认构造函数
my_wordcloud = WordCloud(
background_color='white',    # 设置背景颜色
mask = abel_mask,        # 设置背景图片
max_words = 200,            # 设置最大现实的字数
stopwords = STOPWORDS,        # 设置停用词
font_path = C:/Users/Windows/fonts/simkai.ttf',# 设置字体格式，如不设置显示不了中文
max_font_size = 50,            # 设置字体最大值
random_state = 30,            # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
scale=.5
).generate(wl_space_split)

# 根据图片生成词云颜色
image_colors = ImageColorGenerator(abel_mask)
#my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

# 以下代码显示图片
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

实例

生成李克强总理2017年政府工作报告词云

1.采用默认构造函数WordCloud().generate()生成



2.WordCloud()中设置一些参数设置mask 参数添加如下背景图案：



根据上面的背景图案，最终生成的词云时这样的：