1. 量身打造属于你的词云图

今天的Python案例是跟着笔者来打造属于自己的词云图。那么什么是词云图呢？我们在百度中来搜索一下，如图所示：

概念：词云图就是由词汇组成类似云的彩色图形。接下来我们就可以去为自己量身打造一张词云图了，但是笔者在这里的话就不拿自己的照片来进行演示了。最近很火的一部电影冰雪奇缘2，不知道大家有没有看过。无论是美轮美奂的画面质感，还是艾莎的造型如图1所示，都得到了众多人的喜爱，全球各地再度掀起了一股艾莎热潮。

接下来我们用Python来分析下这部电影的剧情并以艾莎为背景绘制词云图，效果如图2所示。

第一步：首先的话我们要准备一张遮照图，用来绘制词云的形状的，如果是想要拿自己的照片来做的话，一定要使用抠图技术将浓烈的背景换为纯色的背景。第二个的话就是我们需要准备相关的文本信息，文本信息越多，生成的图片信息越丰富。如图所示。

第二步：安装第三方模块，此次要使用到5个第三方模块，分别是matplotlib 数据可视化模块，numpy 数值计算模块，jieba 分词模块，wordcloud 词云模块，Pillow(PIL) 图像处理模块，如果不知道Pillow模块怎么使用的话，可以去看笔者的另一篇博文 图片转字符画，以上模块安装命令如下：

pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com matplotlib

pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com numpy

pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com jieba

pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com wordcloud

pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pillow

第三步：编写代码。主要是分为6个步骤，使用open()方法读取文本信息

读取遮照图片

生成词云图

显示词云图

使用jieba进行中文分词

设置词云图渲染颜色

示例代码如下：

import numpy as np

from PIL import Image # 导入PIL模块中的Image对象

import wordcloud # 导入词云模块

import matplotlib.pyplot as plt

import os

import jieba

from wordcloud import ImageColorGenerator

file_name = "elsa.txt"

pic_name = "elsa.png" # 你自己是什么文件名你就写什么文件名

# 判断文件是否存在

if os.path.exists(file_name):

with open(file_name, "r") as file: # 读取文件

content = file.read()

if content: # 判断文本内容是否为空

# 进行分词处理c 返回的是一个对象 需要使用"".join进行拼接

cut_text = jieba.cut(content)

word = " ".join(cut_text) # 拼接

img = np.array(Image.open(pic_name)) # 读取图片

img_colors = ImageColorGenerator(img)

# 生成词云图

# mask: 置顶遮罩图 img

# font_path: 设置字体

# background_color: 设置背景颜色

wd = wordcloud.WordCloud(mask=img, font_path="simhei.ttf", background_color="white")

wd.generate(word) # 生成词云图

# 显示词云图

plt.imshow(wd.recolor(color_func=img_colors), interpolation="bilinear")

plt.axis("off") # 关闭显示x轴/y轴下标

plt.savefig("elsa_cy.png") # 保存词云图到本地

plt.show()

else:

print("大哥，你在逗我吗，没文件我咋读勒！")

运行结果如图所示：

接下来，是读者们自由发挥的时间，你可以尝试找一些自己感兴趣的文本数据进行分析，开启你的脑洞绘制自己想要的词云。

2. 11行代码完成"风云"

相信大家小的时候，都看过风云这部电视剧吧。最近笔者在抖音上经常看到呢，什么无名满血拉二胡，残血到处浪之类的经典评语。哈哈哈哈哈，言归正传，接下来的任务就是用11行代码完成电视剧风云词云图！首先去百度百科找下风云电视剧的剧情简介，然后粘贴到文本文件，去掉空行后保存为fy.txt。其次使用open方法读取文本文件，然后使用jieba模块分析文本，最后通过wordcloud模块制作词云图，通过matplotlib模块显示词云图。如图所示。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import wordcloud

import jieba

with open("fy.txt", "r") as file:

content = file.read() # 读取文本文件内容

cut_text = jieba.cut(content) # 分词 返回一个生成器对象

word = " ".join(cut_text) # 字符串拼接

wc = wordcloud.WordCloud(font_path="simhei.ttf", background_color="white")

wc.generate(word) # 生成词云图

plt.imshow(wc) # 显示词云图

plt.axis("off") # 关闭x轴和y轴坐标显示

plt.show()

3. 自定义颜色的外星人

你是否也思考过，怎样用自己喜欢的颜色来绘制词云图？下面你的任务就是实现自定义词云图颜色，使词云图更加形象、靓丽。以外星人为例，相信很多读者觉得这个LOGO眼熟，没错它就是我们和外星人一起学全彩系列图书的LOGO。

图1是原版外星人，我们来看看图2，词云图使用的是默认颜色，与原版相比有些逊色；再来看看图3，使用了红黑色混搭，是不是看起来接近原版了呢？示例代码如下：

import jieba

import wordcloud

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import colors

from scipy.misc import imread # 注意scipy是要使用pip安装的

# 安装命令如下:

# pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com scipy==1.2.0

with open("wxr.txt", "r") as file:

content = file.read() # 读取文件内容

cut_text = jieba.cut(content) # 分词处理

word = " ".join(cut_text) # 拼接

color_list = ["black", "red"] # 红黑色值

# 多种颜色

# color_list = ["LightCoral", "RosyBrown", "IndianRed", "Red", "Brown", "FireBrick"

# , "DarkRed", "Maroon", "Gainsboro", "LightGray"

# , "Silver", "DarkGray", "Gray", "DimGray", "Black"]

color_map = colors.ListedColormap(color_list) # matplotlib色图

img = imread("wxr.png") # 读取图片

wd = wordcloud.WordCloud(mask=img, font_path="simhei.ttf", background_color="white", colormap=color_map) # 生成词云图

wd.generate(word)

plt.imshow(wd) # 显示词云图

plt.axis("off") # 关闭x轴和y轴的坐标显示

plt.savefig("图3.png")

plt.show() # 显示

4. 自行构造中文停用词

在绘制词云图过程中，词云中包括一些无用的字符和一些不想要的词，该如何处理？例如，我们得到一些有关电影小丑的评论内容，然后将其绘制成词云图，但是在文本数据中存在一些特殊字符如《、》、？、...和一些我们不想要的、没有意义的词，如一个、展开、回应、可能、没有、这部等，如图1所示。

实现思路：手动添加停用词 通过stopwords.update()方法手动添加停用词。

根据已有停用词库遍历文本滤除停用词 网上找到一些现成的停用词库，下载或复制到文本文件中备用，然后判断滤除停用词重新生成新词，赋值给词云图。

示例代码1如下：

import re

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import colors

import jieba

import wordcloud

from wordcloud import WordCloud

import imageio

# 读取文件

str1 = open('joker.txt','r').read()

#文本数据处理

pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|\[|\]| ；|，|。|"')

str1 = re.sub(pattern, '', str1)

#自定义小丑颜色

color_list=['darkslategray','red','orange','darkred']

colormap=colors.ListedColormap(color_list)

#文本分词处理制作词云

cut_text = jieba.cut(str1, cut_all=True) # cut_all=False 表示采用精确模式

word = ' '.join(cut_text)

#图片背景

pic = imageio.imread('小丑.png')

#设置中文停用词

stopwords = set('')

stopwords.update(['展开','回应','一个','影评','可能','一部','没有','我们','这个','这部','电影','就是'

,'大家','不是','只是','因为','一些','本片'])

#生成词云图

wd = wordcloud.WordCloud(

mask=pic,

font_path='simhei.ttf',

colormap=colormap,

stopwords = stopwords,

background_color='white'

)

#将长文本分词并去除屏蔽词

process_word = WordCloud.process_text(wd,word)

#对文本词排序(根据字典中值的大小，对字典中的项排序)

sort = sorted(process_word.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)

print(sort[:50]) # 输出文本词频最高的前50个词

wd.generate(word)

plt.imshow(wd)

plt.axis('off')

plt.show()

运行结果如图所示：

示例代码2如下：

import re

import jieba

import wordcloud

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import colors

import imageio # 需要安装

# 安装命令如下:

# pip install --user -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com imageio

with open("joker.txt", "r") as file:

content = file.read() # 读取文件内容

pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|\[|\]| ；|，|。|"') # 正则

str1 = re.sub(pattern, '', content) # 处理文本数据 将上面匹配到的都替换为空字符串

color_list = ['darkslategray', 'red', 'orange', 'darkred'] # 自定义小丑颜色

color_map = colors.ListedColormap(color_list)

# cut_all=False: 表示采取精确模式

cut_text = jieba.cut(content, cut_all=True) # 文本分词处理制作词云

word = " ".join(cut_text) # 拼接

img = imageio.imread("小丑.png")

# 读取停止词文件并保存到列表中

stopwords = [line.strip() for line in open("stopwords.txt").readlines()]

new_word = ''

# 滤除停用词

for s in word:

if s not in stopwords:

new_word += s

wd = wordcloud.WordCloud(mask=img, font_path="simhei.ttf", background_color="white", colormap=color_map) # 生成词云图

wd.generate(word)

plt.imshow(wd) # 显示词云图

plt.axis("off") # 关闭x轴和y轴的坐标显示

plt.show() # 显示

运行结果如图所示：

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