1、简介

wordcloud是优秀的词云展示的第三方库

2、导入模块

import wordcloud

3、wordcloud对象初始化

以下参数值均为官方文档给出的默认值

w=wordcloud.WordCloud(

font_path=None,

width=400,

height=200,

margin=2,

ranks_only=None,

prefer_horizontal=0.9,

mask=None,

scale=1,

color_func=None,

max_words=200,

min_font_size=4,

stopwords=None,

random_state=None,

background_color='black',

max_font_size=None,

font_step=1,

mode='RGB',

relative_scaling='auto',

regexp=None,

collocations=True,

colormap=None,

normalize_plurals=True,

contour_width=0,

contour_color='black',

repeat=False,

include_numbers=False,

min_word_length=0,

collocation_threshold=30)

参数含义：

参数

类型

默认值

说明

font_path

string

字体文件路径，如果是中文词云，则该路径必须指向一个中文字体，否则会出错

width

int

400

画布宽度

height

int

200

画布高度

margin

int

2

离画布边缘的距离

prefer_horizontal

float

0.9

水平展示词语与垂直展示词语的数量比

mask

nd-array 或None

None

蒙版；如果给出了mask，那么width与height将不起作用，而是代之以mask——词云将生成于mask区域内；mask以外背景部分将填充以纯白色。

contour_width

float

0

启用mask时，该项表示mask的轮廓线宽度

contour_color

color value

'black'

mask轮廓线的颜色

scale

float

1

程序运行过程中，用于绘图和计算的时间比。对于大型词云，使用scale会明显更快，但会导致更粗糙的文字图形。更大的scale会有更精细文字图形，因为有更多的时间去参与绘图。

min_font_size

int

4

最小的字体大小。当图形中没有更多的空间可以容纳最小字体时，程序运行完毕。

font_step

int

1

不同等级间文字大小的差异。大于1时，程序运行速度加快，但结果图不太好看

max_words

number

200

词云中的最大词语数

stopwords

string list

或

None

None

一个停用词表，停用词表中的词将不会用于词云构建。当使用generate_from_frequencies()时该参数将会被忽略

random_state

数字

None

随机数种子，同一个种子对应的随机数序列相同

background_color

color value

'black'

背景色

max_font_size

int

或

None

None

最大词的尺寸。如果设置为None，将自动设置为图形高度

mode

string

'RGB'

如果设置为'RGBA'，并且background_color设置为None时，将采用透明的背景

relative-scaling

float

'auto'

词频对词云中词语大小的重要性。取0时，大小仅与词语等级有关；取1时，如果某词语的词频是另一词语的两倍，那它在词云中的大小也是该词语的两倍。

如果想综合考虑词频与词语等级，0.5附近不错。

默认为'auto'即0.5。

当repeat参数为True时，该项将被设置为0

color_func

callable

None

callable对象，表示为每个单词设置一个PIL color，详见官网

regexp

string

或

None

None

用于分割输入文本的正则表达式，格式为r'表达式'；如果设置为None，将采用r'\w[\w']+'；

当使用generate_from_frequencies()时，该参数会被忽略

collocations

bool

True

是否包含双单词词语(bigram)(针对英文)；

当使用generate_from_frequencies()时，该参数会被忽略

colormap

string

或

matplotlib colormap

'viridis'

一个Matplotlib颜色表，在词云中绘制时将为每个词语随机取该表中的颜色；

当指定了color_func参数时，该参数会被忽略

normalize_plurals

bool

True

是否移除复数单词而把它的词频计入其单数形式中。

当使用generate_from_frequencies()时，该参数会被忽略

repeat

bool

False

当max_words或min_foont_size达到时，是否重复某些单词以填充剩余空白

include_numbers

bool

False

是否包含数字

min_word_length

int

0

一个词语最少包含的字母数

collation_threshold

int

30

双单词词语(bigrams)被认为是一个正确英文词语的阈值标准，具体见官网

补充：

1、画布越大，程序越慢。如果想快速获得大的词云，有两种方法：a、设置小的画布；b、使用scale参数

2、构建词云时，词语等级比词频的权重更大，二者的比重可以通过参数relative_scaling修改，当然默认参数'auto'就已经很好了(至于什么是词语等级，笔者也不清楚，可能是英文专有的某个等级吧，希望有明白的人可以帮我解答一下)

3、处理中文文本时，font_path必须指向一个中文文字的ttf文件，例如

font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf'

否则原方法将会识别不了中文

4、参数mask为，从外部通过scipy.misc.imread( filename )读入的png文件，例如：

from scipy.misc importimread

M=imread('picture.png')

w=wordcloud.WordCloud(mask=M)

4、方法

w=wordcloud.WordCloud(...)

w.func()

这里的func可以是以下方法：

方法

说明

fit_words(frequencies)

从{词语:词频}的dict对象生成词云

generate_from_frequencies(frequencies)

同上

generate(text)

从文本数据(string类型)生成词云

generate_from_text(text)

同上

process_text(text)

将一个长文本划分为词语，消除其中的停用词

recolor([random_state , color_func , colormap])

重新设置颜色模式

to_array()

将词云转化为一个数字数组

to_file(filename)

输出为image文件(文件类型为filename的后缀)

to_svg([embed_font , optimize_embedded_font,...])

输出为SVG文件

补充：

1、在用文本数据生成词云时，由于中英文差异——英文一个单词就表示一个词语，中文词语还需要根据语境识别，所以制作中文词云时，必须先用jieba库进行词性划分(详见：jieba：统计一篇文章中词语数 - ShineLe - 博客园)，然后以空格形式将这些词语连接起来，使其具有与英文词语一样的形式(英文词语都是以空格分开)，之后再使用generate(text)、generate_from_text(text)方法提取时才不会出错。否则直接读取一篇正常的中文文章并用上述两种方法，一定会出错的！

代码：使用jieba库对中文文章进行词性划分，并用空格连接

importjiebaimportredefclean(line):

pattern= re.compile(u'[^\u4e00-\u9fa5]')

line= re.sub(pattern,'',line)returnline

with open('《边城》.txt' , 'r' , encoding='utf-8') as f:

s=f.read() #读取原文本

s=clean(s) #删除其中符号、数字等非中文字符

words=jieba.lcut(s)

ch2eng=' '.join(words) #用空格连接中文词语，构成一个完整的字符串

2、如果已经有词语和词频数据，可以通过方法fit_words(frequencies)、generate_from_frequencies(frequencies)构建词云，这里的frequencies是dict对象或Counter对象，数据组织形式为{ '词语1':词频 , '词语2':词频 , ...}，例如

{ '翠翠':439 , '祖父':270 , ...}，这种数据可以通过collections.Counter()得到(具体方法见：Python：计数器collections.Counter - ShineLe - 博客园 和  jieba：统计一篇文章中词语数 - ShineLe - 博客园 第七部分例子①)。需要注意的是，Counter()的返回值是Counter类型，并不是dict类型，虽然二者很像。

把Counter类型转换为Dict的方法是

result_Counter=Counter(wordlist)

result_list= sorted(result_Counter.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True)

result_dict= dict(result_list)

先用sorted()函数进行排序，得到排序后的list类型，再用dict()将list转化为dict类型

5、显示

plt.imshow(w) #w为wordcloud对象

plt.axis('off')

plt.show()

6、保存

w.to_file('cloud.png')