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【python数据挖掘课程】十三.WordCloud词云配置过程及词频分析

2017-03-21 14:38 841 查看

一. 安装WordCloud

在使用WordCloud词云之前，需要使用pip安装相应的包。
pip install WordCloud
pip install jieba
其中WordCloud是词云，jieba是结巴分词工具。
jieba参考我的博客：[python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念

问题：在安装WordCloud过程中，你可能遇到的第一个错误如下。
error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required. Get it from http://asa.ms/vcpython27

解决方法也很简单，下载VCForPython27安装（Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7）。但是在微软下载总是没响应。微软地址如下：
https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266
这是最大的问题，下面我自己提供一个CSDN的地址供大家下载。下载完成，可以进行安装响应的库函数。
资源地址：http://download.csdn.net/detail/eastmount/9788218

安装完成之后，可以正常运行代码啦。

二. 简单词云代码

下面这部分代码参考老曹的，希望对你有所帮助。
老曹说：什么是词云呢？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。
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

#打开本体TXT文件
text = open('test.txt').read()
print type(text)

#结巴分词 cut_all=True 设置为全模式
wordlist = jieba.cut(text, cut_all = True)

#使用空格连接进行中文分词
wl_space_split = " ".join(wordlist)
print wl_space_split

#对分词后的文本生成词云
my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)

#显示词云图
plt.imshow(my_wordcloud)
#是否显示x轴、y轴下标
plt.axis("off")
plt.show()
运行结果如下所示：

这是中文编码问题，下面讲解解决方法。

三. 中文编码错误及解决

在WordCloud安装的目录下找到WordCloud.py文件，对源码进行修改。

编辑wordcloud.py，找到FONT_PATH，将DroidSansMono.ttf修改成msyh.ttf。这个msyh.ttf表示微软雅黑中文字体。

注意，此时运行代码还是报错，因为需要在同一个目录下放置msyh.ttf字体文件供程序调用，如下图所示，这是原来的字体DroidSansMono.ttf。

此时的运行结果如下所示，这是分析CSDN多篇博客的主题，"阅读"和"评论"比较多。

也可以采用下面的代码：
wordcloud = WordCloud(font_path = 'MSYH.TTF').fit_words(word)

四. 照片背景的词云代码

下面进一步深入，假设存在一个图 "sss3.png"，核心代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from os import path
from scipy.misc import imread
import jieba
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

# 打开本体TXT文件
text = open('weixin.txt').read()

# 结巴分词 cut_all=True 设置为全模式
wordlist = jieba.cut(text) #cut_all = True

# 使用空格连接进行中文分词
wl_space_split = " ".join(wordlist)
print wl_space_split

# 读取mask/color图片
d = path.dirname(__file__)
nana_coloring = imread(path.join(d, "sss3.png"))

# 对分词后的文本生成词云
my_wordcloud = WordCloud( background_color = 'white', # 设置背景颜色
mask = nana_coloring, # 设置背景图片
max_words = 2000, # 设置最大现实的字数
stopwords = STOPWORDS, # 设置停用词
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
)

# generate word cloud
my_wordcloud.generate(wl_space_split)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(nana_coloring)

# recolor wordcloud and show
my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

plt.imshow(my_wordcloud) # 显示词云图
plt.axis("off") # 是否显示x轴、y轴下标
plt.show()

# save img
my_wordcloud.to_file(path.join(d, "cloudimg.png"))

运行结果如下图所示，显示我加宝宝我两最近两月的聊天记录。

一弦一柱思华年，一co一ding梦严贤。
希望文章对你有所帮助，尤其是结合数据库做数据分析的人。还是那句话，如果刚好需要这部分知识，你就会觉得非常有帮助，否则只是觉得好玩，这也是在线笔记的作用。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~
(By:Eastmount 2017-03-21 下午2点 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

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