【python】python玩转wordcloud词云

1.引入必要的库：

jieba：用于中文分词。 wordcloud：用于生成词云图。 matplotlib：用于显示词云图。 numpy和PIL：用于处理图像，如设置词云图形状。

2.读取文本：

使用open函数读取文本文件，例如： with open("yourfile.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read()

3.分词处理：

利用jieba进行中文分词，并设置停用词过滤不需要的词汇。

4.设置词云图形状：

可以通过PIL库读取一个PNG图片作为词云的形状。

5.字体设置：

设置词云图使用的字体路径和大小，确保中文显示无误。

6.生成词云图：

使用wordcloud库的WordCloud类生成词云图，并通过matplotlib展示。

示例代码

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

# 读取文本内容
text = open("yourfile.txt", encoding="utf-8").read()

# 中文分词
words = jieba.cut(text)
words = [word for word in words if len(word) >= 2] # 过滤单个字符

# 设置停用词
stopwords = set(["的", "和", "是"]) # 示例停用词

# 设置词云图形状
mask_image = np.array(Image.open("yourmask.png"))

# 设置字体路径
font_path = "C:\\Windows\\Fonts\\STLITI.TTF"

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(
font_path=font_path,
mask=mask_image,
background_color='white',
stopwords=stopwords
).generate(' '.join(words))

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

# 保存词云图
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

注意事项

• 确保安装了所有必要的库，否则代码将无法运行。
• 字体路径需要根据实际情况进行设置，以确保中文能够正确显示。
• PNG掩膜图片应该是透明背景的，以便词云能够呈现出预期的形状。

参考链接

• 知乎：Python库——词云库Wordcloud（附源码）：由浅入深
• 知乎：python生成词云图太简单了|拿来就用能的Python词云图代码：进阶
• 【Python】生成词云图太简单了|拿来就用能的词云图代码：辅助参考
• 使用 Python 绘制词云图的详细教程：辅助参考
• csdn 使用 Python 绘制词云图的详细教程

TBD