关于wordcloud采坑

为获取高清晰度的PDF矢量图,作者使用python3和wordcloud库自制词云。参照了腾讯云开发者平台及CNblogs上的教程,将Excel数据转为csv和字典格式,实现了自定义词云的创建。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

     由于有些工作需要创建一个词云的图,虽然有许多网站都有词云的生成器,但是无法导出pdf格式的矢量图,清晰度无法保证。

所以动手使用python3+wordcloud库来自己生成词云。

参考资料 : https://cloud.tencent.com/developer/article/1373142  非常全面的使用说明

                    https://www.cnblogs.com/delav/articles/7837975.html   各参数说明

 

  我要使用的资源是excel中的数据,首先转成csv格式,并将他变为字典格式的数据:

                                              

   

def row_csv2dict(csv_file):
    dict_club = {}
 
### 关于词云生成工具和教程 #### Python词云生成器详解 为了创建词云,首先需要导入必要的库。这些库通常括`matplotlib`用于绘图展示,`wordcloud`用于生成词云对象,以及可能用到的数据处理库如`pandas`或`numpy`[^1]。 ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt ``` 接着定义词云的具体样式参数,比如背景颜色、最大字体大小等,并依据预先准备好的单词频率字典`wordFreq`来构建词云实例: ```python wordcloud = WordCloud( background_color='white', max_font_size=40, ).generate_from_frequencies(wordFreq) ``` 最后一步是在Jupyter Notebook环境中直接显示生成的图像或将之保存至本地磁盘上指定位置: ```python plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear") plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 或者保存图片 wordcloud.to_file('/path/to/save/image.png') ``` #### 使用Python生成词云的优势 相较于在线工具而言,用编程方式制作词云能够给予使用者更大的灵活性与控制力,允许自定义更多细节设置,同时也便于集成进更复杂的应用场景之中[^2]。 #### 微博数据源下的词云实践案例 存在特定应用场景下的词云解决方案,例如针对社交媒体平台微博的内容分析。通过名为`weibo_wordcloud`的开源项目可以方便地获取并可视化热门话题讨论情况,该项目提供了完整的从网络爬虫抓取直至最终呈现整个过程的支持[^3]。 #### 高效中文分词助力词云构建 对于含有大量汉字的语言材料,在形成有效词汇之前往往还需要经历一个重要的预处理环节——即分词操作。像`FastCWS`这样的专用软件就特别适合用来加速这一阶段的工作效率,从而间接提高了后续词云绘制的速度与质量[^4]。
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