相信許多人都看到過(guò)下面這樣的詞云圖，詞云圖是一種很好的可視化工具，其作用主要是為了文本數(shù)據(jù)的視覺(jué)表示，既酷炫又能突出重點(diǎn)。

關(guān)于詞云圖的制作，網(wǎng)上能夠搜集到很多的教程，許多都是利用了專(zhuān)用的工具，這些工具便捷又強(qiáng)大，但是它們普遍存在一個(gè)問(wèn)題：功能太過(guò)專(zhuān)一，且適用范圍有限。

今天我們要嘗試的，是使用通用的編程語(yǔ)言python來(lái)制作詞云。

python這門(mén)編程語(yǔ)言非常地簡(jiǎn)單易用，即使看起來(lái)很復(fù)雜的設(shè)置，python用一個(gè)庫(kù)和幾條代碼就能搞定了~

第一步：下載并安裝Anaconda

進(jìn)入Anaconda官網(wǎng)，選擇適合你電腦的版本，推薦下載使用python3.6版本，因?yàn)樵谧钚碌陌姹井?dāng)中，許多python之前的語(yǔ)言缺陷都得到了解決。

下載完成后，跟一般的軟件一樣安裝即可。安裝好后在cmd中打開(kāi)jupyter book，并新建一個(gè)目錄。

第二步：分析文本生成詞云

詞云分析的對(duì)象，是文本。理論上講，文本可以是各種語(yǔ)言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……

最近大家都在追權(quán)力的游戲，我就在wiki上面搜索權(quán)力的游戲并將一些文本復(fù)制粘貼，存入wordcloud的文本里。

wordcloud把詞云當(dāng)作一個(gè)對(duì)象，它可以將文本中詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻率作為一個(gè)參數(shù)繪制詞云，而詞云的大小、顏色、形狀等都是可以設(shè)定的。

生成一個(gè)漂亮的詞云文件三步就可以完成。即：

1、配置對(duì)象參數(shù)?

2、加載詞云文本??

3、輸出詞云文件 (如果不加說(shuō)明默認(rèn)的圖片大小為400 * 200)

首先安裝這個(gè)庫(kù)：

pip install wordcloud

簡(jiǎn)單了解一下wordcloud庫(kù)的一些方法：

打開(kāi)jupyter，進(jìn)行詞云的繪制。

#讀取詞云文本
filename = "Game of Thrones.txt"
with open(filename) as f:
mytext = f.read()
mytext

然后導(dǎo)入詞云庫(kù)，利用 mytext 中存儲(chǔ)的文本內(nèi)容來(lái)制造詞云。

from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud().generate(mytext)

這兩句代碼運(yùn)行沒(méi)有任何的反應(yīng)，但是此時(shí)詞云分析已經(jīng)完成了。制作詞云的核心步驟只需要這2行語(yǔ)句，而且第一條還只是從擴(kuò)展包里找外援。但是程序并不會(huì)給我們顯示任何東西。

接下來(lái)我們需要python的一個(gè)強(qiáng)大庫(kù)，matplotlib，執(zhí)行下面的代碼，詞云圖就出來(lái)了。

%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")

丹尼真的是妥妥的大女主啊，臨冬城的出現(xiàn)比例也很大。

完整代碼如下：

filename = "Game of Thrones.txt"with open(filename) as f:
?mytext = f.read()from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud().generate(mytext)
%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")

以上就是利用wordcloud制作詞云的方法，僅僅用了十行代碼就實(shí)現(xiàn)了喲~

第三步，自定義圖片詞云

上面的示例用的是英文文檔，默認(rèn)輸出的詞云圖是長(zhǎng)方形的，接下來(lái)我們要使用中文文檔，然后實(shí)現(xiàn)輸出有形狀的圖片。

這時(shí)僅僅使用wordcloud庫(kù)沒(méi)有辦法實(shí)現(xiàn)我們的需求，我們還需要使用jieba和scipy兩個(gè)庫(kù)。

在生成詞云的時(shí)候，Wordcloud默認(rèn)是按照空格或者標(biāo)點(diǎn)作為分割符來(lái)對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行分詞處理。

若是英文文本可直接調(diào)用，若是中文文本，則需要先對(duì)文本進(jìn)行分詞處理然后用空格拼接，再調(diào)用wordcloud庫(kù)函數(shù)。

jieba是實(shí)現(xiàn)中文分詞的組件，它能夠?qū)⒕渥泳_的切開(kāi)，適合做文本分析，還支持繁體分詞、自定義詞典等，關(guān)于jieba庫(kù)的細(xì)則可以查看文檔：https://pypi.org/project/jieba/

想要生成各種形狀的圖片，scipy庫(kù)是必不可少的圖片處理工具。

本次數(shù)據(jù)文檔選用權(quán)力的游戲第八季百度百科分集劇情的前4集內(nèi)容，將內(nèi)容存儲(chǔ)到一個(gè)txt文檔中。

既然需要生成自定義的詞云圖片，那么還需要準(zhǔn)備一張圖片備用，建議使用純色背景的圖片，將圖片存儲(chǔ)后備用。

執(zhí)行下面的代碼即可生成圖片型的詞云圖：

#導(dǎo)入wordcloud模塊和matplotlib模塊from wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.misc import imreadimport jieba#讀取一個(gè)txt文件
text = open(r'C:Users...權(quán)力的游戲.txt','r').read()#讀入背景圖片
bg_pic = imread(r'C:Users....jfif')
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all = True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)#生成詞云
font = r'C:WindowsFontssimfang.ttf'
wc = WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',font_path=font, scale=1.5).generate(wl_space_split)
image_colors = ImageColorGenerator(bg_pic)#顯示詞云圖片
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

利用python制作詞云非常簡(jiǎn)單，趕快動(dòng)手操作起來(lái)吧！

- DataCastle -

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的plt图片输出 python_利用Python制作词云，wordcloud神器你值得拥有的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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