准备阶段

安装wordcloud库 (pip install wordcloud)

中文分词需要jieba库

下载制作词云使用的文字(.txt)

一张背景图

环境(pycharm)

1.处理背景图片

背景需要使用色差较大的图片

原图：

为保护个人隐私 ，本图片经过处理

使用Photoshop 调整阈值

处理后

孙泓杰.png

2.生成英文文本词云

#coding:utf-8

#author:zhouchuang

# 导入wordcloud模块和matplotlib模块

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.misc import imread

# 读取一个txt文件

text = open('瓦尔登湖(英文版).txt','r').read()

# 读入背景图片

bg_pic = imread('shj.png')

# 生成词云

wordcloud = WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',max_words=3000,max_font_size=80,min_font_size=5).generate(text)

# 保存词云图片

wordcloud.to_file("out_pic.jpg")

plt.imshow(wordcloud)

plt.axis('off')

plt.show()

out_pic.jpg

3.生成中文文本词云

# Author:ZhouChuang

# coding:utf-8

from wordcloud import WordCloud

import jieba

from scipy.misc import imread

from os import path

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制词云

def draw_wordcloud():

# 读入一个txt文件

comment_text = open('诗经.txt','rb').read()

# 结巴分词，生成字符串，如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云

cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text))

d = path.dirname(__file__) # 当前文件文件夹所在目录

color_mask = imread("shj.png") # 读取背景图片

cloud = WordCloud(

# 设置字体，不指定就会出现乱码

font_path="simsun.ttf",

# 设置背景色

background_color='white',

# 词云形状

mask=color_mask,

#允许最大词汇

max_words=3000,

#最大号字体

max_font_size=150,

#有多少种情况

random_state=30

)

word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云

word_cloud.to_file("诗经.jpg") # 保存图片

# 显示词云图片

plt.imshow(word_cloud)

plt.axis('off')

plt.show()

if __name__ == '__main__':

draw_wordcloud()

诗经.jpg

4. wordcloud的其他参数

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。

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