词云
- juzi.txt:数据源,默认txt
- bg1.jpg:词云呈现
- simsun.ttc:宋体字体
- wordcloud.png:词云保存
from wordcloud import WordCloud # 词云
import matplotlib.pyplot as plt # 画布
import jieba.analyse # 分级级别权重
import imageio # 图片
import jieba # 分词
def worldCloud():
# 1.读入txt文本数据
text = open(r'lib/juzi.txt', encoding='utf-8-sig').read()
# 2.结巴中文分词,生成字符串,默认精确模式,如果不通过分词,无法直接生成正确的中文词云
cut_text = jieba.cut(text)
# 必须给个符号分隔开分词结果来形成字符串,否则不能绘制词云
result = " ".join(cut_text)
# 3.生成词云图,这里需要注意的是WordCloud默认不支持中文,所以这里需已下载好的中文字库
# 无自定义背景图:需要指定生成词云图的像素大小,默认背景颜色为黑色,统一文字颜色:mode='RGBA'和colormap='pink'
color_mask = imageio.imread(r"lib/bg1.jpg")
wc = WordCloud(
# 设置字体,不指定就会出现乱码
font_path="lib/simsun.ttc", # 使用字体
# 设置背景色
background_color='white',
# 设置背景宽
width=1920,
# 设置背景高
height=1080,
# 最大字体 最终图片圆润度
max_font_size=50,
# 最小字体 最终图片圆润度
min_font_size=5,
mode='RGBA',
# colormap='pink'
mask=color_mask)
# 产生词云
wc.generate(result)
# 保存图片
wc.to_file(r"lib/wordcloud.png") # 按照设置的像素宽高度保存绘制好的词云图,比下面程序显示更清晰
# 4.显示图片
# 指定所绘图名称
plt.figure("jay")
# 以图片的形式显示词云
plt.imshow(wc)
# 关闭图像坐标系
plt.axis("off")
plt.show()
if __name__ == '__main__':
worldCloud()