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如何用Python做词云
推荐使用jieba模块来实现分词，WordCloud来绘制词云。
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
# Read the whole text.
text = open('内容.txt', 'r').read()
text = " ".join(jieba.cut(text, cut_all=False))
# 爱心.png表示你绘图模板，就是最后图片的形状
alice_mask = np.array(Image.open('爱心.png'))
# 中文需要设置字体,songti.ttf代表宋体
wc = WordCloud(font_path='songti.ttf', background_color="white", mask=alice_mask,
max_words=2000)
# generate word cloud
wc.generate(text)
# store to file
wc.to_file('result.png')
# show
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
# plt.figure()
# plt.imshow(alice_mask, cmap=plt.cm.gray)
# plt.axis("off")
plt.show()
python如何自定义词云
推荐使用jieba模块来实现分词，WordCloud来绘制词云。
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# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
# Read the whole text.
text = open('内容.txt', 'r').read()
text = " ".join(jieba.cut(text, cut_all=False))
# 爱心.png表示你绘图模板，就是最后图片的形状
alice_mask = np.array(Image.open('爱心.png'))
# 中文需要设置字体,songti.ttf代表宋体
wc = WordCloud(font_path='songti.ttf', background_color="white", mask=alice_mask,
max_words=2000)
# generate word cloud
wc.generate(text)
# store to file
wc.to_file('result.png')
# show
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
# plt.figure()
# plt.imshow(alice_mask, cmap=plt.cm.gray)
# plt.axis("off")
plt.show()
python如何做词云 一步一步教你如何做
如果你之前没有编程基础，没关系。希望你不要限于浏览，而是亲自动手尝试一番。到完成的那一步，你不仅可以做出第一张词云图，而且这还将是你的第一个有用的编程作品。
1、请确保你的python环境没有问题，用的开发工具是VsCode，首先你要在Python扩展中安装python开发环境（当然，这不是为你的windows安装python）。
2、那么你还需要安装所需要的第三方库，那么在VSCode中并没有PyCharm那么专业，这里需要获得你自己的Python脚本位置。
3、我们可以发现里面有一个名为pip.exe文件，这个文件就是python官方给我们去安装python第三方库的一个程序，那么我们可以在VsCode的终端中就可以去通过它，这也是我们为什么要获取python安装位置的根本原因。
4、python做词云呢，需要导入的包有wordcloud和PIL，其中PIL（Python Image Library）是python平台图像处理标准库，功能是真的强大。首先需要读取文件 。
5、如果python引入无误，并代码无误，那么会弹出你生成的图片，该图片会储存在你的系统。
python中对已经排好序的词语怎么做词云
期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用，今天介绍如何用python生成词云，虽然网上有很多词云生成工具，不过自己用python来写是不是更有成就感。
今天要生成的是励志歌曲的词云，百度文库里面找了20来首，如《倔强》，海阔天空是，什么的大家熟悉的。
所要用到的python库有 jieba（一个中文分词库）、wordcould 、matplotlib、PIL、numpy。
首先我们要做的是读取歌词。我将歌词存在了文件目录下励志歌曲文本中。
现在来读取他
12345
#encoding=gbklyric= ''f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')for i in f: lyric+=f.read()
加入#encoding=gbk是为了防止后面操作报错SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc0'
然后我们用jieba分词来对歌曲做分词提取出词频高的词
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import jieba.analyseresult=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result: keywords[i[0]]=i[1]print(keywords)
得到结果：
然后我们就可以通过wrodcloud等库来生成词云了
首先先自己找一张图片来作为生成词云的形状的图
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from PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorimage= Image.open('./tim.jpg')graph = np.array(image)wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)wc.generate_from_frequencies(keywords)image_color = ImageColorGenerator(graph)plt.imshow(wc)plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))plt.axis("off")plt.show()
保存生成图片
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wc.to_file('dream.png')
完整代码：
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#encoding=gbkimport jieba.analysefrom PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorlyric= ''f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')for i in f: lyric+=f.read() result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result: keywords[i[0]]=i[1]print(keywords) image= Image.open('./tim.jpg')graph = np.array(image)wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)wc.generate_from_frequencies(keywords)image_color = ImageColorGenerator(graph)plt.imshow(wc)plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))plt.axis("off")plt.show()wc.to_file('dream.png')
以上这篇python生成词云的实现方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
