python制作词云图代码_Python基于WordCloud制作词云图这篇⽂章主要介绍了python基于WordCloud制作,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下
1. 导⼊需要的包package
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import xlrd
2. 设置⽣成词云图的背景图⽚，最好是分辨率⾼且⾊彩边界分明的图⽚
def set_background(picpath):
python怎么读取txtback_coloring = imread(picpath)# 设置背景图⽚，png等图⽚格式
return back_coloring
3. 创建词云图：WordCloud
def create_word_cloud(txt_str, back_coloring): #txt_str表⽰导⼊的是字符串格式数据，#back_color表⽰的是背景图⽚位置
print('---- 根据词频，开始⽣成词云! ----')
font = r'C:\Windows\' #加载显⽰字体
wc = WordCloud(
font_path=font,
collocations=False, # 去重，如果不加，词云图会显⽰相同的词
stopwords=STOPWORDS, #加载停⽤词，如果不⾃⼰指定，则会加载默认的停⽤词
max_words=100,
width=2000,
height=1200,
# background_color='white',
mask=back_coloring,
)
wordcloud = wc.generate(txt_str)
# 写词云图⽚
<_file(".\wordcloud_test.png")
# 显⽰词云⽂件
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
4. 默认的停⽤词⼀般在：假如anaconda安装在D盘，则会在其⽬录：D：\Anaconda3\Lib\site-packages\wordcloud\stopwords，其中都是英⽂词，例如：
注意：也可以在jieba分词中，先利⽤⾃⼰的停⽤词，得到去除停⽤词之后的⽂本字符串来绘制词云图：
5. 此时，词云图⽆法显⽰数字，这是因为 wc.generate 操作中，有去除数字的语句：在wordcloud.py中，第560⾏左右，所以想要显⽰数字，需要先注释这⼀⾏
6. 假设想要显⽰的词，已经经过jieba分词，保存在txt⽂档中，则绘制词云图的⽅法是：
例如：txt中是每⾏是⼀个词：
则，先读取txt⽂件，形成字符串格式⽂本，再绘制
if __name__ == '__main__':
picpath = r".\xxx.png" #背景图⽚路径
back_coloring = set_background(picpath)
with open(r".\jieba_分词数据.txt", "r",encoding='utf-8') as f:
remove_stop_str = f.read()
create_word_cloud(remove_stop_str, back_coloring)
7. 如果通过jieba分词的数据已经处理成了(词, 词频)并保存在excel中，例如这种两列格式的excel表，第⼀⾏是标签如(词, 词频)：则可以先读取词频再显⽰，python读取excel数据可以通过 xlrd.open_workbook ⽅法：
def read_from_xls(filepath,index_sheet):
#读取⽂件名，filepath是excel⽂件的路径，index_sheet是第⼏个sheet
#读取表格#
# 设置GBK编码
ding = "gbk"
rb = xlrd.open_workbook(filepath)
print(rb)
sheet = rb.sheet_by_index(index_sheet)
nrows = ws
data_tmp = []
for i in range(nrows - 1):
tt=i+1 #excel的第⼀⾏是标签
tmp_char = [ll_value(tt,0))] #第⼀列是词
tmp_num = ll_value(tt,1)) #第⼆列是词频
d(tmp_char*tmp_num)
return data_tmp
然后，读数据和⽣成词云图：
if __name__ == '__main__':
picpath = r".\xxx.png"
back_coloring = set_background(picpath)
data_dic = read_from_xls(r'D:\Python_workspace\spyder_space\jieba分词表.xlsx',0)
data_dic_str = '\n'.join(data_dic) #转成字符串格式
create_word_cloud(data_dic_str, back_coloring)
8. 总结代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 19 10:47:17 2019
@author: Administrator
"""
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS import xlrd
def set_background(picpath):
back_coloring = imread(picpath)# 设置背景图⽚return back_coloring
def create_word_cloud(txt_str, back_coloring): print('---- 根据词频，开始⽣成词云! ----')
font = r'C:\Windows\'
wc = WordCloud(
font_path=font,
collocations=False, # 去重
stopwords=STOPWORDS,
max_words=100,
width=2000,
height=1200,
# background_color='white',
mask=back_coloring,
)
wordcloud = wc.generate(txt_str)
# 写词云图⽚
<_file(".\wordcloud_test.png")
# 显⽰词云⽂件
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
def read_from_xls(filepath,index_sheet):
#读取⽂件名
#读取表格#
# 设置GBK编码
ding = "gbk"
rb = xlrd.open_workbook(filepath)
print(rb)
sheet = rb.sheet_by_index(index_sheet)
nrows = ws
data_tmp = []
for i in range(nrows - 1):
tt=i+1
tmp_char = [ll_value(tt,0))]
tmp_num = ll_value(tt,1))
d(tmp_char*tmp_num)
return data_tmp
if __name__ == '__main__':
picpath = r".\xxx.png"
back_coloring = set_background(picpath)
data_dic = read_from_xls(r'D:\Python_workspace\spyder_space\jieba分词表.xlsx',0) data_dic_str = '\n'.join(data_dic)
# with open(r".\jieba_分词数据.txt", "r",encoding='utf-8') as f:
# remove_stop_str = f.read()
create_word_cloud(data_dic_str, back_coloring)
当然绘制词云图的⽅法有很多，这只是其中的⼀种
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持python博客。
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