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用python实现词云效果实例介绍

作者:autofelix

大家好,本篇文章主要讲的是用python实现词云效果实例介绍,感兴趣的同学赶快来看一看吧,对你有帮助的话记得收藏一下

什么是词云

词云其实就是就是对网络文本中出现频率较高的〝关键词〞予以视觉上的突出,形成〝关键词云层〞或〝关键词渲染〞从而过滤掉大量的文本信息

词云也是数据可视化的一种形式。给出一段文本,根据关键词的出现频率而生成的一幅图像,人们只要扫一眼就能够明白其文章主旨。

一、特效预览

#私藏项目实操分享# python 特效之词云制作_词云

词云图

二、程序原理

从给出的文本中,进行分词处理,然后将每个词出现的的频率进行统计从给出的背景图片上,读出图片信息将文本按照出现的频率进行画图,出现频率越高,字体设置越大

#私藏项目实操分享# python 特效之词云制作_python_02

你听懂了吗

三、程序源码

jieba模块:用来进行分词处理PIL模块:用来进行图片处理wordcloud模块:用来进行生成词云

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8

import jieba
import numpy as np
import PIL.Image as Image
from wordcloud import WordCloud

class wordCloud:
    '''
     This is a main Class, the file contains all documents.
     One document contains paragraphs that have several sentences
     It loads the original file and converts the original file to new content
     Then the new content will be saved by this class
    '''
    def __init__(self):
        self.bg_img = 'assets/picture.jpeg'
        self.word_path = 'assets/word.txt'

    def hello(self):
        '''
        This is a welcome speech
        :return: self
        '''
        print('*' * 50)
        print(' ' * 20 + '词云制作')
        print(' ' * 5 + 'Author: autofelix  Date: 2022-01-17 13:14')
        print('*' * 50)
        return self

    def run(self):
        '''
        The program entry
        '''
        with open(self.word_path, 'r') as f:
            word = f.read()

        cut_word = ' '.join(jieba.cut(word))
        color_mask = np.array(Image.open(self.bg_img))

        word_cloud = WordCloud(
            # 设置字体,不指定就会出现乱码
            font_path='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc',
            # 设置背景色
            background_color='white',
            # 词云形状
            mask=color_mask,
            # 允许最大词汇
            max_words=120,
            # 最大号字体
            max_font_size=2000
        ).generate(cut_word)

        word_cloud.to_file('word_cloud.jpg')
        im = word_cloud.to_image()
        im.show()


if __name__ == '__main__':
    wordCloud().hello().run()

总结

到此这篇关于用python实现词云效果实例介绍的文章就介绍到这了,更多相关python词云内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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