189 8069 5689
import numpy as np #数据处理
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：空间域名、网页空间、营销软件、网站建设、牟平网站维护、网站推广。
import matplotlib.pyplot as plt #作图
from wordcloud import WordCloud #词云函数
import jieba #分割中文的包
from imageio import imread #读取图片 ....后面还有根据自己需要安装包
解决办法：在open函数中加上encoding="utf-8"
with open("./xxx.txt",'r',encoding='utf-8')as f:
text=f.read()
f.close()
解决办法：选择一个支持中文显示的字体。如在电脑中C:\Windows\Fonts\选择有个中文的字体，如，font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'，后面再使用WordCloud 的参数font_path=font。
几个简单实例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
text = "square" #表示内容
x, y = np.ogrid[:300, :300]
mask = (x - 150) ** 2 + (y - 150) ** 2 130 ** 2
mask = 255 * mask.astype(int)
wc = WordCloud(background_color="white", repeat=True, mask=mask)
wc.generate(text)
plt.axis("off")
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.show()
单字内容
import os
from os import path
from wordcloud import WordCloud
# get data directory (using getcwd() is needed to support running example in generated IPython notebook)
d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()
# Read the whole text.
text = open(path.join(d, 'constitution.txt')).read()
# Generate a word cloud image
wordcloud = WordCloud().generate(text)
# Display the generated image:
# the matplotlib way:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
# lower max_font_size
wordcloud = WordCloud(max_font_size=40).generate(text)
plt.figure()
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
多字的内容，内容从本地电脑中获取
from os import path
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
# get data directory (using getcwd() is needed to support running example in generated IPython notebook)
d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()
# Read the whole text.
text = open(path.join(d, 'alice.txt')).read()
# read the mask image
# taken from
#
alice_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "alice_mask.png")))
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")
wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_mask,
stopwords=stopwords, contour_width=3, contour_color='steelblue')
# generate word cloud
wc.generate(text)
# store to file
wc.to_file(path.join(d, "alice.png"))
# show
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.figure()
plt.imshow(alice_mask, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
使用图片来做词云
更多信息可以参看wordcloud官网：
上面有更多的例子，上面内容也来自于网站整理。
也可参考网站：
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。
wordcloud库简介
python中的word cloud库是一个用来制作词云的第三方库
安装wordcloud 库
pip install wordcloud123
使用w = wordcloud.WordCloud() 创建一个词云对象
2.WordCloud() 参数介绍
3.实现效果
4.问题
并没有按照词云的样式展示，这里需要使用 jieba库进行分词
安装jieba库
pip install jieba
5.使用jieba库进行分词
6.效果
将txt文本中的内容生成词云
获取文件中的内容
f = open('./xxx.txt', 'r', encoding='utf-8')
text = f.read()
说明
encoding=‘utf-8’ 这个参数表示 读取的内容以utf-8的编码方式读取文件
如果没有这个参数，会出现如下的报错信息
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
123456
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
1
wc.to_file('dream.png')
完整代码：
1234567891011121314151617181920212223242526272829
#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。