怎么使用Python轻松实现绘制词云图

这篇文章主要介绍了怎么使用Python轻松实现绘制词云图的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇怎么使用Python轻松实现绘制词云图文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

一、一般词云绘制

制作词云图首先得有词吧，词从哪来，迪迪想了半天硬是没想出来。既然没思路，那就拿过气的后浪软文玩一玩吧，对于后浪大家褒贬不一，迪迪也不敢妄加评论。

首先，咱们把后浪全文保存为HL.txt，截取部分，长这样：

接着，下载并导入制作词云所需的库，各个库的功能都有注释。

import jieba  #结巴分词
from wordcloud import WordCloud  #词云展示库
from PIL import Image  #图像处理库
import numpy as np  #支持多维数组和矩阵运算
import matplotlib.pyplot as plt  #图像展示库

然后，把HL.txt的内容读出来。

# 读取文本内容
with open('HL.txt','r',encoding="UTF-8") as f:
    file = f.read()  #将文本读取为整个字符串，readlines可以按行读取

紧接着，咱们需要把读取的整个字符串分成一个个的词，jieba出征，寸草不生。

#进行分词
data_cut =jieba.cut(file,cut_all = False) #精确模式分词

分完词后发现，什么逗号啊、分号啊、句号啊也作为单独的词全出来了，那可不行，咱得想办法stop它们。 构建停词表，把看不惯的词remove掉，没错，我不喜欢口口声声的我们你们啥的。

stop_words = ["，","。",";","、","我们","你们"]  #自定义停词列表

当然，有朋友会说，你这是因为文本内容少，自己搞个停词表方便，可要是成千上万的文本你这点停词肯定不够用啊。OK，那咱们百度下停词表，随便download一个，保存为stopwords.txt。stopwords.txt共有1893个常用停词，长这样：

有了停词表，咱得用Python读出来。

stop_words = [] #创建空列表
with open("stopwords.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        if len(line)>0:
            stop_words.append(line.strip())  #把停词追加到stop_words列表中

停词准备好了，接下来就是remove停词，拿到我们需要的词了。

data_result = [i for i in data_cut if i not in stop_words] #获取需要的词

print一下data_result，长这样：

这可不行，咱们需要的是由一个个词构成的字符串。因此，需要用join函数以空格分隔并将所有词连接成一个新的字符串。replace在这表示将换行（\n）符替换为空。

text = " ".join(data_result).replace("\n","") #连接成字符串
print(text)

咱们打印一下text看效果：

词有了，可以开始设计词云图，由于所有词都是中文，而WordCloud默认不支持中文，摔！咱还得指定字体文件路径，否则会出现乱码。迪迪毕竟学欧体过来的，于是找了个小楷字体，你可以根据自己的喜好设置不同的字体，网上免费字体一大堆。

wc = WordCloud(
    #设置字体，不指定就会出现乱码,这个字体文件需要下载
    font_path = "演示悠然小楷.ttf",
    background_color = "black",
    max_words = 5000,
)

配置好之后，咱生成图片并展示出来。

# 生成词云图
wc.generate(text)

# 保存词云图
wc.to_file("IMJG.jpg") #保存图片

# 展示
plt.imshow(wc) #对图片进行处理，并显示其格式
plt.axis("off") #关闭坐标轴
plt.show() #将图片显示出来

效果如下：

到这，你可能以为迪迪准备写结语了。不好意思，还没完，咱们的目标可不能局限在这，在诗和远方，哦不，是定制属于自己的词云图。 迪迪准备给词云加个自定义的底图，让词云看起来更形象些。想了很久，不知道用什么图合适。于是迪迪打开了好久没用的Photoshop cc，绘制了一个你用美图秀秀都能做的比我好看的png。

我把这张图片命名为JG.png，并用Image方法打开。

#用Image方法打开图片
images = np.array(Image.open("JG.png"))

把images配置到词云wc中去，传给参数mask。

wc = WordCloud(
    #设置字体，不指定就会出现乱码,这个字体文件需要下载
    font_path = "演示悠然小楷.ttf",
    background_color = "black",
    max_words = 5000,
    mask=images
)

重新生成并保存下词云图，效果如下：

哈哈，略丑。朋友们有兴趣可以自己做个底图或者网上download一个底图试试，底图尽量清晰、颜色尽量突出就好啦。

还有朋友可能会问为啥我文章开头的词云图是一个个句子，这里一并说明下，因为读取HL.txt的时候用的是readlines啊~

二、根据词频绘制词云

一般的词云制作用以上方法就可以啦，但现实生活中我们的需求可能更为复杂，根据词频绘制词云图的案例也更为多见。以下就是J哥经常用到的一个实战案例，开源代码奉上。

大致思路是从Mysql数据库中提取上万条交易记录，用sql语句把交易规模前100的品牌select出来，然后根据各个品牌交易规模的大小制作词云，文字越大的表示交易规模越大。

#-*- coding = uft-8 -*-
#@Time : 2020/5/23 10:30 上午
#@Author : 我是J哥
#@File : my_wordcloud.py

#给定词频制作词云图
from matplotlib import pyplot as plt   #绘图，数据可视化
from wordcloud import WordCloud   #词云
from PIL import Image  #图片处理
import numpy as np   #矩阵运算
import pymysql   #数据库
import pandas as pd  #数据处理


#准备词云所需文字（词）
conn = pymysql.connect(host="localhost", user="你的", passwd="你的", db="test", port=3306, charset="utf8")
cur = conn.cursor()
sql = "select brand as name,round(sum(jine)/10000,0) as value from Sc_month5 group by name order by value desc limit 100;"
df = pd.read_sql(sql, conn)
print(df)
name = list(df.name)  #词
value = df.value  # 词的频率
dic = dict(zip(name, value))  # 词频以字典形式存储
#print(dic)
cur.close()
conn.close()

img = Image.open("tree.png")
img_arry = np.array(img)
wc = WordCloud(
    background_color="white",
    mask=img_arry,
    max_words=1000,
    max_font_size=500,
    #font_path="演示悠然小楷.ttf"
    #font_path="有字库龙藏体.ttf"
    font_path="演示悠然小楷.ttf"
)

wc.generate_from_frequencies(dic)  #以词频生成词云

#绘制图片
fig = plt.figure(1)
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

#输出词云图片到文件
plt.savefig("JGJG.jpg",dpi=400)

生成的词云图长这样：

关于“怎么使用Python轻松实现绘制词云图”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“怎么使用Python轻松实现绘制词云图”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。