简单示例
from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud filename = "text.txt" #文本路径 with open(filename,encoding="utf-8") as f: data = f.read() font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF' wc = WordCloud(font_path=font, # 如果是中文必须要添加字体 background_color='white', width=1000, height=800, ).generate(data) wc.to_file('ss.png') # 保存图片 plt.imshow(wc) # 用plt显示图片 plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 显示图片 # wc.to_file('img.jpg') #保存图片
wordcloud.WordCloud类
class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9,mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4, stopwords=None, random_state=None,background_color='black', max_font_size=None, font_step=1, mode='RGB', relative_scaling=0.5, regexp=None, collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)
参数：
font_path : string //字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf' width : int (default=400) //输出的画布宽度，默认为400像素 height : int (default=200) //输出的画布高度，默认为200像素 prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ） mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。 scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍。 min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小 font_step : int (default=1) //字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。 max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数 stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS background_color : color value (default=”black”) //背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。 max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小 mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。 relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本 collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配 colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。 函数： fit_words(frequencies) //根据词频生成词云 generate(text) //根据文本生成词云 generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云 generate_from_text(text) //根据文本生成词云 process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ） recolor([random_state, color_func, colormap]) //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。 to_array() //转化为 numpy array to_file(filename) //输出到文件
在不同形状黑白图像上显示
import jieba from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud from PIL import Image import numpy as np font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF'#字体路径 text = (open(r'text.txt', 'r', encoding='utf-8')).read() cut = jieba.cut(text) # 分词 string = ' '.join(cut) # 将词语连接起来，以空格为连接词 img = Image.open(r'background.jpg') # 打开背景图片 img_array = np.array(img) # 将图片装换为数组 stopword = ['xa0'] # 设置停止词，也就是你不想显示的词 wc = WordCloud( background_color='white', width=1000, height=800, mask=img_array, font_path=font, ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 plt.imshow(wc) plt.axis('off') plt.show() # 显示图片 wc.to_file(r'new.png') #保存图片
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