python怎么设置文字云_超燃的文字云效果，用Python就能轻松get！

原标题：超燃的文字云效果，用Python就能轻松get！

本文转载自公众号：数据森麟(ID：shujusenlin)

作者：叶庭云

链接：https://blog.csdn.net/fyfugoyfa

/ 01 / 词云图

词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。

词云就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。

词云图过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计、词云展示，熟悉制作词云的基本方法。

/ 02 / stylecloud库绘制词云

01 stylecloud简介

对自己而言，平时用 python 制作词云主要使用wordcloud，如果在可视化的过程还要用 pyecharts 绘制其他图，那么词云也干脆就用pyecharts制作了。

stylecloud也是一个 python 绘制词云的包，是一位数据科学家 Max Woolf 基于 wordcloud 优化改良而成。

并添加了一些更有用的功能，从而让使用者更易创作出独特并且颜值颇高的词云。

安装 stylecloud库。

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

stylecloud具有以下特点：

为词云提供(任意大小)的图标形状(通过 Font Awesome 5.11.2 获得)

支持高级调色板(通过 palettable 实现)

为上述调色板提供直接梯度

支持读取文本文件，或预生成的 CSV 文件(包含单词和数字)

提供命令行接口

02 蒙版图片

影响词云颜值的问题之一就是蒙版图片的生成。

自己制作的蒙版图片要么分辨率不统一，要么需要调整对比度，比较麻烦，stylecloud是直接使用 Font Awesome 这个现成的方案。

网址链接：https://fontawesome.com/license/free

在stylecloud static的文件夹下，有一个 fontawesome.min 的 css 文件包含了大量的图标，打开查看里面的内容，发现其中包含很多图标的代码。

这种 css 层叠样式表，咱也看不懂、也不知道咋用呀，多亏有中文网站分门别类罗列了图标的样子和名字。

https://fa5.dashgame.com/#/%E5%9B%BE%E6%A0%87里面有详细的图标介绍和分类。

使用方法如下：

比如要使用苹果商标的蒙版图片，样式前缀 fab，以 fa-为前缀的名称 fa-apple，设置icon_name参数，icon_name='fab fa-apple'即可。

03 配色

配色是影响词云颜值的又一大问题。stylecloud同样找到了比较好的方案，配色方案使用高级调色板 palettable 来实现。

palettable 网站： https://jiffyclub.github.io/palettable/

我们可以通过修改参数 palette='配色方案' 来达到更改自己的词云配色。

04 绘制词云

gen_stylecloud 主要参数如下：

text：输入文本，最好在直接调用函数时使用。

file_path：输入文本/CSV 的文件路径

icon_name：stylecloud 形状的图标名称(如 fas fa-grin-beam)，[default: fas fa-flag]

palette：控制调色方案，stylecloud的调色方案调用了palettable，这是一个非常实用的模块，其内部收集了数量惊人的大量的经典调色方案，默认为 cartocolors.qualitative.Bold_5

output_name：stylecloud 的输出文本名。[default: stylecloud.png]

gradient：梯度方向，(其默认值是 None，如果它的值不是 None，则 stylecloud 使用了方向性梯度)[default: None]

size：控制输出图像文件的分辨率(因为stylecloud默认输出方形图片，所以size传入的单个整数代表长和宽)，默认为 512

font_path：stylecloud 所用字体 .ttf 文件的路径。[default: uses included Staatliches font]

random_state：控制单词和颜色的随机状态

background_color：字符串，控制词云图底色，可传入颜色名称或 16进制色彩，默认为 white

max_font_size：stylecloud 中的最大字号 [default: 200]

max_words：stylecloud 可包含的最大单词数 [default: 2000]

stopwords：bool型，控制是否开启去停用词功能，默认为 True，调用自带的英文停用词表

custom_stopwords：传入自定义的停用词List，配合stopwords共同使用

代码如下。

# -*- coding: UTF-8 -*-

"""

@Author ：叶庭云

@CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/

"""

fromstylecloud importgen_stylecloud

importjieba

importre

importrandom

# 读取数据

withopen( 'datas.txt', encoding= 'utf-8') asf:

data = f.read

# 文本预处理去除一些无用的字符只提取出中文出来

new_data = re.findall( '[u4e00-u9fa5]+', data, re.S)

new_data = "/".join(new_data)

# 文本分词

seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all= True)

result_list = []

withopen( 'stop_words.txt', encoding= 'utf-8') asf:

con = f.readlines

stop_words = set

fori incon:

i = i.replace( "n", "") # 去掉读取每一行数据的n

stop_words.add(i)

forword inseg_list_exact:

# 设置停用词并去除单个词

ifword notinstop_words andlen(word) > 1:

result_list.append(word)

print(result_list)

# 个人推荐使用的palette配色方案效果挺好看

# colorbrewer.qualitative.Dark2_7

# cartocolors.qualitative.Bold_5

# colorbrewer.qualitative.Set1_8

gen_stylecloud(

text= ' '.join(result_list), # 文本数据

size= 600, # 词云图大小

font_path= r'‪C:WindowsFontsmsyh.ttc', # 中文词云显示需要设置字体

output_name= '词云.png', # 输出词云图名称

icon_name= 'fas fa-grin-beam', # 图标

palette=cartocolors.qualitative.Bold_5 # 设置配色方案

)

运行效果如下：

/ 03 / wordcloud库绘制词云

wordcloud是优秀的词云展示第三方库可以在命令行通过pip安装。

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

wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象。

wordcloud.WordCloud( ) 代表一个文本对应的词云

可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云

绘制词云的形状，尺寸和颜色都可以设定

配置对象参数。

代码实现：

# -*- coding: UTF-8 -*-

"""

@Author ：叶庭云

@CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/

"""

importjieba

importcollections

importre

fromwordcloud importWordCloud

importmatplotlib.pyplot asplt

# 958条评论数据

withopen( 'data.txt') asf:

data = f.read

# 文本预处理去除一些无用的字符只提取出中文出来

new_data = re.findall( '[u4e00-u9fa5]+', data, re.S)

new_data = " ".join(new_data)

# 文本分词

seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all= True)

result_list = []

withopen( 'stop_words.txt', encoding= 'utf-8') asf:

con = f.readlines

stop_words = set

fori incon:

i = i.replace( "n", "") # 去掉读取每一行数据的n

stop_words.add(i)

forword inseg_list_exact:

# 设置停用词并去除单个词

ifword notinstop_words andlen(word) > 1:

result_list.append(word)

print(result_list)

# 筛选后统计

word_counts = collections.Counter(result_list)

# 获取前100最高频的词

word_counts_top100 = word_counts.most_common( 100)

print(word_counts_top100)

# 绘制词云

my_cloud = WordCloud(

background_color= 'white', # 设置背景颜色默认是black

width= 900, height= 600,

max_words= 100, # 词云显示的最大词语数量

font_path= 'simhei.ttf', # 设置字体显示中文

max_font_size= 99, # 设置字体最大值

min_font_size= 16, # 设置子图最小值

random_state= 50# 设置随机生成状态，即多少种配色方案

).generate_from_frequencies(word_counts)

# 显示生成的词云图片

plt.imshow(my_cloud, interpolation= 'bilinear')

# 显示设置词云图中无坐标轴

plt.axis( 'off')

plt.show

词云图：

/ 04 / pyecharts库的WordCloud绘制词云

pyecharts是基于echarts的python库，能够绘制多种交互式图表，和其他可视化库不一样，pyecharts支持链式调用。

也就是说添加图表元素、修改图表配置，只需要简单的调用组件即可。

# class pyecharts.charts.WordCloud

classWordCloud(

# 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts`

init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts

)

# func pyecharts.charts.WordCloud.add

defadd(

# 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。

series_name: str,

# 系列数据项，[ (word1, count1), (word2, count2)]

data_pair: Sequence,

# 词云图轮廓，有 'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star'可选

shape: str = "circle",

# 自定义的图片(目前支持 jpg, jpeg, png, ico 的格式，其他的图片格式待测试)

# 该参数支持：

# 1、 base64 (需要补充 data 头)；

# 2、本地文件路径(相对或者绝对路径都可以)

# 注：如果使用了 mask_image 之后第一次渲染会出现空白的情况，再刷新一次就可以了(Echarts 的问题)

# Echarts Issue: https://github.com/ecomfe/echarts-wordcloud/issues/ 74

mask_image: types.Optional[str] = None,

# 单词间隔

word_gap: Numeric = 20,

# 单词字体大小范围

word_size_range=None,

# 旋转单词角度

rotate_step: Numeric = 45,

# 距离左侧的距离

pos_left: types.Optional[str] = None,

# 距离顶部的距离

pos_top: types.Optional[str] = None,

# 距离右侧的距离

pos_right: types.Optional[str] = None,

# 距离底部的距离

pos_bottom: types.Optional[str] = None,

# 词云图的宽度

width: types.Optional[str] = None,

# 词云图的高度

height: types.Optional[str] = None,

# 允许词云图的数据展示在画布范围之外

is_draw_out_of_bound: bool = False,

# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`

tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,

# 词云图文字的配置

textstyle_opts: types.TextStyle = None,

# 词云图文字阴影的范围

emphasis_shadow_blur: types.Optional[types.Numeric] = None,

# 词云图文字阴影的颜色

emphasis_shadow_color: types.Optional[str] = None,

)

代码实现：

# -*- coding: UTF-8 -*-

"""

@Author ：叶庭云

@CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/

"""

importjieba

importcollections

importre

frompyecharts.charts importWordCloud

frompyecharts.globals importSymbolType

frompyecharts importoptions asopts

frompyecharts.globals importThemeType, CurrentConfig

CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'

# 958条评论数据

withopen( 'data.txt') asf:

data = f.read

# 文本预处理去除一些无用的字符只提取出中文出来

new_data = re.findall( '[u4e00-u9fa5]+', data, re.S) # 只要字符串中的中文

new_data = " ".join(new_data)

# 文本分词--精确模式分词

seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all= True)

result_list = []

withopen( 'stop_words.txt', encoding= 'utf-8') asf:

con = f.readlines

stop_words = set

fori incon:

i = i.replace( "n", "") # 去掉读取每一行数据的n

stop_words.add(i)

forword inseg_list_exact:

# 设置停用词并去除单个词

ifword notinstop_words andlen(word) > 1:

result_list.append(word)

print(result_list)

# 筛选后统计

word_counts = collections.Counter(result_list)

# 获取前100最高频的词

word_counts_top100 = word_counts.most_common( 100)

# 可以打印出来看看统计的词频

print(word_counts_top100)

word1 = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width= '1350px', height= '750px', theme=ThemeType.MACARONS))

word1.add( '词频', data_pair=word_counts_top100,

word_size_range=[ 15, 108], textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family= 'cursive'),

shape=SymbolType.DIAMOND)

word1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts( '商品评论词云图'),

toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show= True, orient= 'vertical'),

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show= True, background_color= 'red', border_color= 'yellow'))

word1.render( "商品评论词云图.html")

词云图：

用pyecharts绘制的词云图渲染在网页上，具有交互效果，还有很多的配置参数可以设置让词云图看起来更美观。

万水千山总是情，点个

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