微信好友个性标签词云--微信数据分析（四）

简述

代码

先通过下面链接中的代码打包好数据了
https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/82942269

构建词云的时候，采用的背景图

生成的效果为：

可以发现，我的微信朋友们的虽然表面上看起来一个个都是逗比，但是个性标签似乎都是慢慢的正能量哇~

下面使用的时候，我用的是我之前已经打包好的数据文件
如果你也想要使用的话，你需要根据上面的我给出的那个连接，先下载下数据先
或者是根据下面代码直接调用那个函数就好了_{我自己写的那个}

import itchat
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import re
import jieba
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import numpy as np
import PIL.Image as Imagedef login_and_getData(columns=[]):itchat.auto_login(hotReload=True)# 第一个就是自己friendList = itchat.get_friends(update=True)[1:]if len(columns) == 0:columns = friendList[0].keys()df = pd.DataFrame(columns=columns)val = [0] * len(friendList)for c in columns:for i in range(len(friendList)):val[i] = friendList[i][c]df[c] = valreturn dfdef read(filename):try:return pd.read_excel(filename)except Exception:return pd.read_csv(filename)if __name__ == '__main__':sns.set_palette('deep', desat=.6)# df = login_and_getData()# df.to_excel('wechat-1.xlsx')df = read('wechat-1.xlsx')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']siglist = df['Signature'].dropna()# 有些是包括表情的标签 需要去爱哦ser = pd.Series(map(lambda x: re.sub('<span(.*?)/span>', '', x), siglist))# 将所有的标签都拼起来text = ''.join(ser)# 分词word_list = jieba.cut(text, cut_all=True)# 将分出来的词库也拼起来word_space_split = ' '.join(word_list)# 读取图片coloring = np.array(Image.open("wechat.jpg"))# 用这个图片作为边界# 设置font_path设置字体，同时为了显示中文my_wordcloud = WordCloud(background_color="white", max_words=2000,mask=coloring, max_font_size=100, random_state=42, scale=2, font_path="C:/windows/Fonts/FZSTK.TTF").generate(word_space_split)# 得到这个图片的色彩分布image_colors = ImageColorGenerator(coloring)plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))# 关闭横纵坐标plt.axis("off")# 显示图片plt.show()

加上权重的版本：

import itchat
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import re
import jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import numpy as np
import PIL.Image as Imagedef login_and_getData(columns=[]):itchat.auto_login(hotReload=True)# 第一个就是自己friendList = itchat.get_friends(update=True)[1:]if len(columns) == 0:columns = friendList[0].keys()df = pd.DataFrame(columns=columns)val = [0] * len(friendList)for c in columns:for i in range(len(friendList)):val[i] = friendList[i][c]df[c] = valreturn dfdef read(filename):try:return pd.read_excel(filename)except Exception:return pd.read_csv(filename)if __name__ == '__main__':sns.set_palette('deep', desat=.6)# df = login_and_getData()# df.to_excel('wechat-1.xlsx')df = read('wechat-1.xlsx')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']siglist = df['Signature'].dropna()# 有些是包括表情的标签 需要去爱哦ser = pd.Series(map(lambda x: re.sub('<span(.*?)/span>', '', x), siglist))# 将所有的标签都拼起来text = ''.join(ser)text_dict = dict(jieba.analyse.extract_tags(text, withWeight=True))# 读取图片coloring = np.array(Image.open("wechat.jpg"))# 用这个图片作为边界# 设置font_path设置字体，同时为了显示中文my_wordcloud = WordCloud(background_color="white", max_words=2000,mask=coloring, max_font_size=100, random_state=42, scale=2,font_path="C:/windows/Fonts/FZSTK.TTF").generate_from_frequencies(text_dict)# 得到这个图片的色彩分布image_colors = ImageColorGenerator(coloring)plt.imshow(my_wordcloud.recolor(color_func=image_colors))# 关闭横纵坐标plt.axis("off")# 显示图片plt.show()

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