简介： github 3360https://github.com/a mueller/word _ cloud官方地址：3359 a mueller.github.io/word _ cloud /举个例子“”@author:亮芝麻@ software : py charm @ time 33602017/08/24 ' ' importpicklefromosimportpathimportjiebaimportmatplotlib.pyplotaspltfromwordcloudimportwordcloud，STOPWORDS， imagecolorgeneratortext=' ' withopen ('人工智能与应用. txt '，' r '，encoding='utf8 ' ) asfin : forlineinfin.read lines n ' ) # sep’. join (seq )以sep作为分隔符，将seq的所有元素作为一个新字符串text=''.join(jieba.cut(line ) ) backgroud _ image “”设置单词组样式“”“WC=word cloud (background _ color=' white )、#背景颜色设置mask=backgroud_Image、#背景图像设置font _ page #最大现实字符数stopwords=STOPWORDS，#禁止使用词max_font_size=150， #必须添加以显示用于设置最大字体值Random_state的框(即有多少配色方案) WC.generate_from_text(text ) print ('加载文本改变字体颜色的img _ colors=imagecolorgenerator (backgroud _ IMA groud ) ) imagrors字体的颜色是背景图像的颜色WC.re color (color _ func=immagener ) 是否显示y轴下标PLT.axis ) off ' ) plt.show ) os.path.join () )组合多个路径WC.to_file ) path.join ) d，' h11.join ' )
执行结果：
如何生成云有两种方法生成word_cloud云。 来自文本和来自框架。 也就是说，文本生成和频率生成，可以使用分别对应的函数
generate(text ) generatewordcloudfromtext.generate _ from _ text (text ) )。 generatewordcloudfromtext.generate _ from _ frequenciescreateaword _ cloudfromwordsandfrequencies.fit _ wordscreateaword
wordcloud软件包的基本用法classwordcloud.word cloud (font _ path=none，width=400，height=200，margin=2，ranks _ only min_font_size=4，stopwords=None，random_state=None，background_ mode='RGB '，relative_scaling=0.5
这是wordcloud的所有参数。 以下具体介绍各参数。 http://www.Sina.com/: string//字体路径，根据需要显示的字体，写下该字体路径的扩展名。 例如，font _ path=’黑体. TTF’http://www.Sina.com/: int (default=400 ) /输出的画布宽度，缺省为400像素http://www.Sint
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STOPWORDSbackground_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_funcregexp : 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。fit_words(frequencies) //根据词频生成词云【frequencies，为字典类型】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 arrayto_file(filename) //输出到文件 简要讲下几个会影响图像清晰问题的WordCloud的参数：mask：遮罩图，字的大小布局和颜色都会依据遮罩图生成。其实理论上这对字大小和清晰程度的影响不大，
但是遮罩图色和背景色background_color如果易混淆，则可能是一个导致看起来不清晰的因素；
另外遮罩图自身各个颜色之间的对比不强烈，也可能使图看起来层次感不够。
比如，一些图明度比较高，再加上背景白色，有可能导致字色太浅（背景色background_color又是白色）于是看起来不够“清晰”。
background_color：背景色，默认黑。
这个本来其实也不怎么影响清晰度，但是，就像之前在mask中提到的，如果遮罩图像颜色过浅、背景设置白色，
可能导致字看起来“不清晰”。而实际上，我对一个浅色遮罩图分别用白、黑两种背景色后发现，
黑色背景的强烈对比之下会有若干很浅也很小的词浮现出来，而之前因背景色、字色过于相近而几乎无法用肉眼看出这些词。
mode：默认“RGB”。根据说明文档，如果想设置透明底色的云词图，那么可以设置background_color=None, mode="RGBA"
但是！！！实际中我尝试设置透明背景色并没有成功过！
当我选取的遮罩图是白色底时，如果background_color设置为"white"或"black"时，生成的云词确实是对应的“白色”“黑色”；
但是按照上述参数设置透明色时，结果出来依然是白色。
当我选取的遮罩图是透明底时，那么不管我background_color设置为"white"或"black"，还是None加上mode="RGBA"，
结果都是把背景部分当做黑色图块，自动匹配黑色的字！——也就是并没有实现透明底的云词。
谁如果实现了透明底色的方案，欢迎给我留言。目前这个疑惑我打算先不研究了，放到以后再看。
max_font_size：最大字号。源文件中也有讲到，图的生成会依据最大字号等因素去自动判断词的布局。
经测试，哪怕同一个图像，只要图本身尺寸不一样（比如我把一个300×300的图拉大到600×600再去当遮罩），那么同样的字号也是会有不同的效果。
原理想想也很自然，字号决定了字的尺寸，而图的尺寸变了以后，最大字相对于图的尺寸比例自然就变了。
所以，需要根据期望显示的效果，去调整最大字号参数值。
min_font_size：最小字号。不设置的情况下，默认是4。
尝试了设置比4大的字号，例如8、10，结果就是原本小于设定值且大于4号的词都直接不显示了，其它内容和未设置该值时都一样。
relative_scaling：表示词频和云词图中字大小的关系参数，默认0.5。
为0时，表示只考虑词排序，而不考虑词频数；为1时，表示两倍词频的词也会用两倍字号显示。
scale：根据说明文档，当云词图很大的，加大该值会比使用更大的图更快，但值越高也会越慢（计算更复杂）。
默认值是1。实际测试中，更大的值，确实输出图像看起来更精细（较小较浅的词会颜色更重，也感觉清楚，大的词差异不明显）。
不过，可能由于我选的图不大、词也没有很多，所以差距并没有很大，缩小排列一下就基本上辨别不出多少差别了。
备注
背景图片-man.jpgSTZHONGS.TTF 这个字体在CSDN和百度上都有，可自行下载
以上参考来源： http://blog.csdn.net/heyuexianzi/article/details/76851377