Python如何实现Wordcloud生成词云图-创新互联

小编给大家分享一下Python如何实现Wordcloud生成词云图，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。

首先贴出一张词云图（以哈利波特小说为例）：

在生成词云图之前，首先要做一些准备工作

1.安装结巴分词库

pip install jieba

Python中的分词模块有很多，他们的功能也都是大同小异，我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型。

下面我来简单介绍一下结巴分词的用法

结巴分词的分词模式分为三种：

(1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度快,但是不能解决歧义问题

(2)精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析

(3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词

下面用一个简单的例子来看一下三种模式的分词区别：

import jieba
 
 # 全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度快,但是不能解决歧义问题
 text = "哈利波特是一常优秀的文学作品"
 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
 print(u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list))
 
 # 精确模式:将句子最精确地切开,适合文本分析
 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
 print(u"[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list))
 
 # 默认是精确模式
 seg_list = jieba.cut(text)
 print(u"[默认模式]: ", "/ ".join(seg_list))
 
 # 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词
seg_list = jieba.cut_for_search(text)
print(u"[搜索引擎模式]: ", "/ ".join(seg_list))

下面是对这句话的分词方式：

通过这三种分词模式可以看出，这些分词模式并没有很好的划分出“哈利波特”这个专有名词，这是因为在结巴分词的字典中并没有记录这个名词，所以需要我们手动添加自定义字典

添加自定义字典：找一个方便引用的位置              （下图的路径是我安装的位置），新建文本文档（后缀名为.txt），将想添加的词输入进去（注意输入格式），保存并退出

在上面的代码中加入自定义字典的路径，再点击运行

jieba.load_userdict("/home/jmhao/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/jieba/mydict.txt")

分词结果，可以看出“哈利波特”这个词已经被识别出来了

结巴分词还有另一个禁用词的输出结果

 stopwords = {}.fromkeys(['优秀', '文学作品'])
 
 #添加禁用词之后
 seg_list = jieba.cut(text)
 final = ''
 for seg in seg_list:
   if seg not in stopwords:
       final += seg
 seg_list_new = jieba.cut(final)
 print(u"[切割之后]: ", "/ ".join(seg_list_new))

可以看到输出结果中并没有“优秀”和“文学作品”两个词

结巴分词还有很多比较复杂的操作，具体的可以去官网查看，我就不再过多的赘述了

下面我们正式开始词云的制作

首先下载模块，这里我所使用的环境是Anaconda，由于Anaconda中包含很多常用的扩展包，所以这里只需要下载wordcloud。若使用的环境不是Anaconda，则另需安装numpy和PIL模块

pip install wordcloud

然后我们需要找一篇文章并使用结巴分词将文章分成词语的形式

# 分词模块
 def cut(text):
   # 选择分词模式
   word_list = jieba.cut(text,cut_all= True)
   # 分词后在单独个体之间加上空格
   result = " ".join(word_list)
   # 返回分词结果
   return result

这里我在当前文件夹下创建了一个文本文档“xiaoshuo.txt”，并复制了一章的小说作为词云的主体文字

使用代码控制，打开并读取小说的内容

 #导入文本文件,进行分词,制作词云
 with open("xiaoshuo.txt") as fp:
   text = fp.read()
   # 将读取的中文文档进行分词
   text = cut(text)

在网上找到一张白色背景的图片下载到当前文件夹，作为词云的背景图（若不指定图片，则默认生成矩形词云）

#设置词云形状，若设置了词云的形状，生成的词云与图片保持一致，后面设置的宽度和高度将默认无效
  mask = np.array(image.open("monkey.jpeg"))

接下来可以根据喜好来定义词云的颜色、轮廓等参数 下面为常用的参数设置方法

完整代码

#导入词云库
 from wordcloud import WordCloud
 #导入图像处理库
 import PIL.Image as image
 #导入数据处理库
 import numpy as np
 #导入结巴分词库
 import jieba
 
 # 分词模块
 def cut(text):
   # 选择分词模式
   word_list = jieba.cut(text,cut_all= True)
   # 分词后在单独个体之间加上空格
   result = " ".join(word_list)
   return result
 
 #导入文本文件,进行分词,制作词云
 with open("xiaoshuo.txt") as fp:
   text = fp.read()
   # 将读取的中文文档进行分词
   text = cut(text)
   #设置词云形状
   mask = np.array(image.open("monkey.jpeg"))
   #自定义词云
   wordcloud = WordCloud(
     # 遮罩层,除白色背景外,其余图层全部绘制（之前设置的宽高无效）
     mask=mask,
     #默认黑色背景,更改为白色
     background_color='#FFFFFF',
     #按照比例扩大或缩小画布
     scale=,
     # 若想生成中文字体,需添加中文字体路径
     font_path="/usr/share/fonts/bb5828/逐浪雅宋体.otf"
   ).generate(text)
   #返回对象
   image_produce = wordcloud.to_image()
   #保存图片
   wordcloud.to_file("new_wordcloud.jpg")
   #显示图像
   image_produce.show()

注：若想要生成图片样式的词云图，找到的图片背景必须为白色，或者使用Photoshop抠图替换成白色背景，否则生成的词云为矩形

我的词云原图：

生成的词云图：

看完了这篇文章，相信你对“Python如何实现Wordcloud生成词云图”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢各位的阅读！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。