wordcloud自动生成词云图 之 词云图生成
接上篇 ：http://www.hui2017.top/blog/6jcPhiobhAEerGnAoob36Z/
上篇完成了中间件，成功获取了搜索的关键词，我们来实现云图
1.安装wordcloud
如果是win系统安装，安装往往会失败，提示没有C++,请直接转到这篇文章，可以完美解决http://www.hui2017.top/blog/3hhqWTrSAf7nqUkCgc4oeQ/
安装成功后，再次安装就会成功。
2. views.py
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba #pip install jieba
import numpy as np
# 打开文本
with open('word.txt' ,'r',encoding='utf-8') as text :
text = text.read()
# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(text))
#打开图片
mask = np.array(Image.open("china.png"))
# 生成对象
wc = WordCloud(mask=mask,font_path='msyh.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file('media/wc.png')
3.我希望在博客首页生成，每次打开我的首页 就会生成一次最新的云图，就去首页视图里调用函数 word_cloud()
4.在项目下传入：字体msyh.ttf，china.png
5.首页展示图片
后记：词云图一般使用：
1. 英文词云
import matplotlib.pyplot as plt
# 打开文件
text = open('constitution.txt').read()
# 生成对象
wc = WordCloud().generate(text=text)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存文件
wc.to_file('wordcloud.png')
2.中文词云
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
# 打开文本
text = open('xyj.txt').read()
# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(text))
print(text[:100])
# 生成对象
wc = WordCloud(font_path='Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file('wordcloud3.png')
3.词云样式以图片为型
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
# 打开文本
text = open('xyj.txt').read()
# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(text))
print(text[:100])
# 生成对象
mask = np.array(Image.open("black_mask.png"))
wc = WordCloud(mask=mask, font_path='Hiragino.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file('wordcloud4.png')
4.从图片中取色
# -*- coding: utf-8 -*-
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
# 打开文本
text = open('xyj.txt').read()
# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(text))
print(text[:100])
# 生成对象
mask = np.array(Image.open("color_mask.png"))
wc = WordCloud(mask=mask, font_path='Hiragino.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
# 从图片中生成颜色
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
wc.recolor(color_func=image_colors)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file('wordcloud5.png')
5.调色
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import jieba
# 打开文本
text = open('xyj.txt').read()
# 中文分词
text = ' '.join(jieba.cut(text))
print(text[:100])
# 颜色函数
def random_color(word, font_size, position, orientation, font_path, random_state):
s = 'hsl(0, %d%%, %d%%)' % (random.randint(60, 80), random.randint(60, 80))
print(s)
return s
# 生成对象
mask = np.array(Image.open("color_mask.png"))
wc = WordCloud(color_func=random_color, mask=mask, font_path='Hiragino.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate(text)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file('wordcloud6.png')
6.关键词权重设置
# -*- coding: utf-8 -*-
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba.analyse
# 打开文本
text = open('xyj.txt').read()
# 提取关键词和权重
freq = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=200, withWeight=True)
print(freq[:20])
freq = {i[0]: i[1] for i in freq}
# 生成对象
mask = np.array(Image.open("color_mask.png"))
wc = WordCloud(mask=mask, font_path='Hiragino.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate_from_frequencies(freq)
# 从图片中生成颜色
image_colors = ImageColorGenerator(mask)
wc.recolor(color_func=image_colors)
# 显示词云
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
# 保存到文件
wc.to_file('wordcloud7.png')
常见参数说明：
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。
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
1
年 月 归 档
点 赞 最 多
- python程序打包成exe可执行文件 50
- Django Rest Framework+art-template实现文章异步加载 25
- 【小白实战】利用django2.0，搭建属于自己的博客（五） 10
- 网站图片转存到七牛云并在首页使用七牛云外链地址（1） 8
- Django Haystack + jieba 实现站内全文检索与关键词高亮 7
- django2.0-再启程【项目环境搭建流程与命令】 6
- Bootstrap4组件：轮播效果(Carousel) 5
- 解决表单提交时候防攻击的代码问题 4
- django-【Django模板】DTL常用过滤器（1） 3
- wordcloud自动生成词云图 之自定义django中间件 3
登陆后方可评论