本文将为您详细解读如何用python编写生成词云的代码，希望您阅读完后能有所收益。
导入所需的库
import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
读取文本数据
text = "你的文本数据"
创建词云对象
# 设定词云参数 wordcloud = WordCloud( width=800, # 设置宽度 height=600, # 设置高度 background_color="white", # 背景色设为白色 stopwords=STOPWORDS, # 使用预设的停用词列表 max_words=200, # 最大显示词数为200 ).generate(text)
生成词云图
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wordcloud.to_file("wordcloud.png") # 将词云保存为文件
自定义词云形状
# 读取形状图像 mask = np.array(Image.open("shape.png")) <h1>生成带有特定形状的词云对象</h1><p>wordcloud = WordCloud( width=800, height=600, background_color="white", mask=mask, # 使用形状作为掩码 max_words=200, ).generate(text)</p><h1>生成词云</h1><p>wordcloud.to_file("wordcloud_shaped.png")
应用字体和颜色
# 设定字体 font_path = "path/to/font.ttf" wordcloud = WordCloud( font_path=font_path, ).generate(text) wordcloud.to_file("wordcloud_with_font.png")</p><h1>设定颜色图</h1><p>color_map = "path/to/color_map.png" wordcloud = WordCloud( colormap=color_map, ).generate(text) wordcloud.to_file("wordcloud_with_color_map.png")
处理非英语文本
# 对非英语文本使用自定义停用词列表 stopwords = ["word1", "word2", "word3"] wordcloud = WordCloud( stopwords=stopwords, ).generate(text) wordcloud.to_file("wordcloud_with_custom_stopwords.png")</p><h1>使用正则表达式过滤非英语单词</h1><p>import re regex = r"[^ws]" text = re.sub(regex, "", text) wordcloud = WordCloud().generate(text) wordcloud.to_file("wordcloud_non_english.png")
高级选项
- collocations: 允许词对同时显示
- max_font_size: 设定最大字体大小
- scale: 调整词云的缩放比例
- contour_width: 设定轮廓宽度
- contour_color: 设定轮廓颜色
以上内容详细介绍了如何用python编写生成词云的代码。如需更多相关内容，请访问编程学习网查看其它文章！
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