WordCloud词云（超详细）

概述WordCloud词云-学习1. 安装 wordcloud 模块2. wordcloud 简介3. wordcloud 如何将文本转化为词云4. WordCloud(<参数>)介绍5. 词云绘制：关于实施乡村振兴战略的意见6. 词云绘制：新时代中国特色社会主义1. 安装 wordcloud 模块网络正常情况下命令行输入pip install wordcloud,如果提示报错按以下步骤进行安装pip install wordcloudpip安装wordcloud过程中提示pip工具

WordCloud词云-学习 1. 安装 wordcloud 模块2. wordcloud 简介3. wordcloud 如何将文本转化为词云4. WordCloud(<参数>)介绍5. 词云绘制16. 词云绘制2

1. 安装 wordcloud 模块 网络正常情况下命令行输入pip install wordcloud,如果提示报错按以下步骤进行安装

pip install wordcloud

pip安装wordcloud过程中提示pip工具版本低,需pip-10.0.1版本，需先更新pip包管理工具：

python -m pip install --upgrade pip

pip更新到最新版本后还是安装wordcloud报错

先下载wordcloud‑1.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl安装包到本地目录,python为3.6.x版本的下载cp36的包，注意不要下cp37，安装不了的。

打开命令行窗口，进入到安装包所在目录位置如 D:\download

输入

pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

回车安装即可。

2. wordcloud 简介

wordcloud 库把词云当作一个WordCloud对象

wordcloud.WordCloud() 代表一个文本对应的词云可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云绘制词云的形状、尺寸和颜色均可设定以WordCloud对象为基础，配置参数、加载文本、输出文件

c = wordcloud.WordCloud()  # 配置对象参数c.generate("wordcloud by python")  # 加载词云文本c.to_file("pywordcloud.png")  # 输出词云文件

3. wordcloud 如何将文本转化为词云 分隔：以空格分隔单词统计：单词出现次数并过滤字体：根据统计配置字号布局：颜色环境尺寸4. WordCloud(<参数>)介绍 wIDth：指定词云对象生成图片的宽度,默认400像素

w=wordcloud.WordCloud(wIDth=600) 

height：指定词云对象生成图片的高度,默认200像素

w=wordcloud.WordCloud(height=400) 

min_Font_size：指定词云中字体的最小字号，默认4号

w=wordcloud.WordCloud(min_Font_size=10) 

max_Font_size：指定词云中字体的最大字号，根据高度自动调节

w=wordcloud.WordCloud(max_Font_size=20) 

Font_step：指定词云中字体字号的步进间隔，默认为1

w=wordcloud.WordCloud(Font_step=2) 

Font_path：指定文体文件的路径，默认None

w=wordcloud.WordCloud(Font_path="msyh.ttc") 

max_words：指定词云显示的最大单词数量,默认200

w=wordcloud.WordCloud(max_words=20) 

stop_words：指定词云的排除词列表，即不显示的单词列表

w=wordcloud.WordCloud(stop_words="Python") 

mask：指定词云形状，默认为长方形，需要引用imread()函数

from scipy.msc import imreadmk=imread("pic.png")w=wordcloud.WordCloud(mask=mk) 

background_color：指定词云图片的背景颜色，默认为黑色
w=wordcloud.WordCloud(background_color="white")

示例：

text = "life is short,you need python"w = wordcloud.WordCloud(background_color="white")  # 把词云当做一个对象w.generate(text)w.to_file("pywordcloud2.png")

5. 词云绘制1

关于实施乡村振兴战略的意见.txt

import jIEbaimport imageiofrom wordcloud import WordCloud'''jIEba支持三种分词模式：    精确模式lcut()，试图将句子最精确地切开，适合文本分析，单词无冗余；    全模式lcut(s,cut_all=True) ，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快，但是不能解决歧义，存在冗余；    搜索引擎模式cut_for_search(s)，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。'''with open("关于实施乡村振兴战略的意见.txt", "r") as f:    allSentence = f.read()print(allSentence)re_move = ['，', '。', '\n', '\xa0', '-', '(', ')']  # 无效数据# 去除无关数据for i in re_move:    allSentence = allSentence.replace(i, "")pureWord = jIEba.lcut(allSentence)with open("pureRuralRevitalIEztion.txt", "w") as f:     for i in pureWord:         f.write(str(i)+" ")  # == ' '.join(pureWord)，以空格拼接List中元素with open("pureRuralRevitalIEztion.txt", "r") as f:    pureWord = f.read()# 获取一张背景图片mask = imageio.imread("chinamap.jpg")word = WordCloud(background_color="white",\                    wIDth=800,\                   height=800,                   Font_path='simhei.ttf',                   mask=mask,                   ).generate(pureWord)word.to_file('乡村振兴词云.png')# with open("pureRuralRevitalIEztion.txt","w") as f:#     for i in pureWord:#         f.write(i+" ")### c = wordcloud.WordCloud()  # 配置对象参数# c.generate(allSentence)# c.to_file("ruralRevitalIEztion.png")

6. 词云绘制2

新时代中国特色社会主义.txt

import jIEbaimport imageiofrom wordcloud import WordCloudwith open("新时代中国特色社会主义.txt", "")pureWord = jIEba.lcut(allSentence)with open("pureChinaDevelop.txt", "w") as f:     for i in pureWord:         f.write(str(i)+" ")with open("pureChinaDevelop.txt", "r") as f:    pureWord = f.read()mask = imageio.imread("chinamap.jpg")word = WordCloud(background_color="black",                   wIDth=800,                   height=800,                   ).generate(pureWord)word.to_file('新时代中国词云.png')

这是当初刚学Python时嵩天老师书上的代码，那时候我学习时，把他书中的内容敲下来，注释到.py文件中，今天复习时，看到了，特地整理出来，感觉那时候记笔记真的好low，当时只会用csdn的文章，但没想过自己写文章。可能事物的发展，人的成长总是曲折缓慢吧！

加油!

感谢!

努力!

总结

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