python + wordcloud实现任意形状标签云

最新推荐文章于 2024-06-16 18:30:53 发布
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#python #wordcloud #标签云

通过Python的Wordcloud库，将数据标签化处理成形象的标签云，提高用户理解度。本文记录了使用过程中的注意事项和解决配置问题的方法，包括matplotlib的配置调整，以及Wordcloud的generate和fit_words两种生成方式。

公司最新App——AirOh已经上线三个多月，积累了首批原始用户。后台分别对用户和功能进行了统计分析，得到了丰富的数据结果。除了常规的表格、曲线、柱状图及污染热图等展示形式，亦对数据进行标签化处理，得到了非常有意思的展现形式。结果如下： 

纯文字标签云

原始标签云 

图片叠加效果标签云

叠加效果

从两张图的对比来看，标签云的效果比表格形象，用户更加容易理解，并带有一些小心思的创新。

目前，python + wordcloud实现标签云效果的教程很多，但由于机子的配置等一些问题，还是趟了一些坑，做下记录，供查询。

简要流程

系统配置：Ubuntu 14.04, Python 2.7

  • 安装python插件

    • sudo apt-get install python-tk

    注意：一定要提前安装该插件，不然会出现报错

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python词云形状为六边形怎么做_python第三方库wordcloud绘制任意形状词云教程
weixin_36102776的博客
01-30 389
版权声明：转载附链接哦。https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43886356/article/details/86711292此篇教程划分为两种情况，原文本为汉字和原文本为英文，教程最后有实例提供参考。Part1 原文本为汉字若原文本为汉字，则需要指定WordCloud方法中的font_path为要使用的汉字字体路径，因为默认的wordcloud字体DroidSansMono...
Python实现Wordcloud生成词云图的示例
Python学习Q群696455390
03-30 1590
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。 首先贴出一张词云图（以哈利波特小说为例）： 在生成词云图之前，首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多，他们的功能也都是大同小异，我们安装的结巴分词是当前使用的最多的类...
Python wordcloud
04-11
Python wordcloud词云，在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示，更能吸引目标客户的眼球。 市面上有很多在线生成词云的工具，本文以Python中的第三方库wordcloud为例讲解如何自动生成词云图
python 标签云_python 制作标签云
weixin_39821718的博客
12-09 767
标签云是比较直观的频率分布表现方式，很多网站和APP在年度盘点和总结时会使用。Python生成标签云有一个比较易用的库 pytagcloud。1，导入头文件12from pytagcloud import create_tag_image, make_tagsfrom pytagcloud.lang.counter import get_tag_counts2，生成标签云123456789def ...
通过Python的wordcloud库将单词生成词云(心形形状)
业余Python爱好者
05-16 7081
通过Python的wordcloud库将单词生成词云(心形形状)。
python词云自定义形状_用python生成自定义形状的wordcould（词云）
weixin_39829574的博客
11-28 296
#!/usr/bin/env python"""Image-colored wordcloud=======================You can color a word-cloud by using an image-based coloring strategyimplemented in ImageColorGenerator. It uses the average color ...
基于python的tagcloud
weixin_30478619的博客
03-31 278
setp1:安装jieba,pytagcloud pip install jieba apt-get install python-pygame pip install simplejson pip install pytagcloud step2:下载中文字体文件比如simhei.ttf 找到pytagcloud包的字体文件(/usr/local/lib/python2.7/d...
python词云生成库-wordcloud
weixin_46429290的博客
06-04 5735
WordCloud 是一个用于生成词云的 Python 库，它可以根据提供的文本数据创建出美观的视觉化图像，其中文本的大小和频率成比例。同时也提供了丰富的绘制功能, 可以结合 matplotlib 库进行复杂的操作
Python-WordCloud词云库初始化参数
hahalan的博客
11-30 1915
当前环境：Python3.10.0下去下载的WordCloud词云库 初始化函数来源：WordCloud初始化函数__init__代码 __init__部分代码如下： def __init__(self, font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=.9, mask=None, scale=1, color_fu.
python中wordcloud如何自定义形状和中文词云呢
洪晓鸿
04-02 463
中文乱码示例, 原生是不支持中文的, 乱码加入jieba分词之后, 结合上面的自定义形状,生成一个小鹦鹉词云, 自定义形状和中文词云的例子这个例子展示了如何从文本和自定义形状生成一个中文词云，使用Jieba进行中文分词和处理。这个例子的自定义形状是一个鹦鹉的矢量图形。
python 根据文本生成标签云
03-10
主要就是python使用jieba分词统计词频然后生成标签云。
python 制作标签云
cbbing的专栏
02-15 4387
[原文出处:http://kekefund.com/2016/02/15/py-tag-cloud/] 标签云是比较直观的频率分布表现方式，很多网站和APP在年度盘点和总结时会使用。Python生成标签云有一个比较易用的库 pytagcloud。1，导入头文件from pytagcloud import create_tag_image, make_tags from pytagcloud.lan
python 标签云_标签云算法Python实现
weixin_39520393的博客
12-09 213
标签云(Tag Cloud)常见于各种博客站点中，标签有利于网站内容分类，还可以用于相关性内容推荐。近日笔者有空把个人的开源博客Django_blog添加了一个新功能--标签云。最终效果请访问：http://foofish.net/blog/tags实现原理标签云最终展现出来的效果其实是由两个HTML参数来控制的，分别是：font-size和color，如：django标签关联的文章越多，表示这个...
数据美化 | Python词云wordcloud
Python研究所
11-07 532
什么是词云 词云是一个可以以优雅，美观的方式对“词”进行展示的一个优秀的Python第三方库。就如封面图一样，可以对你的文本数据按照词语的出现频次进行直观，优美的展示。 安装词云 pi...
使用wordcloud模块，绘制一个自定义的词云图形状
qq_41314882的博客
12-07 2723
如上图所示，网页搜的图片，有时间的话自己Ps扣一下背景图，这样显示的效果更好，该图片将被用作词云的形状。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。感兴趣的小伙伴，赠送全套Python学习资料，包含面试题、简历资料等具体看下方。
数据美化 | 带形状的Python词云wordcloud
Python研究所
11-08 676
带形状的词云 前面我们介绍了词云的创建，今天我们介绍带背景的词云。背景图：代码：fromwordcloud importWordCloud frommatplotlib impo...
在Python中自然语言处理生成词云WordCloud
大数据部落
11-15 1222
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8585 了解如何在Python中使用WordCloud对自然语言处理执行探索性数据分析。 什么是WordCloud？ 很多时候，您可能会看到一片云，上面堆满了许多大小不同的单词，这些单词代表了每个单词的出现频率或重要性。这称为标签云或词云。对于本教程，您将学习如何在Python中创建自己的WordCloud并根据......
python 标签云_Python pytagcloud 中文分词 生成标签云 系列（一）
weixin_36051281的博客
01-28 538
毕业设计选题不知道怎么就选了个中文分词…寒假前要开题。还没联系老师了解具体情况，自己尝试着先入了个门应用一下。试用了几款分词的项目，有时间另开一篇记录一下。老规矩，入门最好的方法是给自己一个目标。分词嘛，首先得有语料。想来想去，决定抓取学校论坛灌水区的贴子标题，从中提取关键词，看一下大家平时都在聊些什么。最后用标签云的方式展示出来。从有这个念头，到爬取文本，再到试用分词项目选定用哪一个，最后试用词...
Python WordCloud库：词云图制作
GitHub_miao的博客
06-16 4136
更多Python学习内容：ipengtao.comWordCloud是一个用于生成词云图的Python库。词云图是一种数据可视化方法，通过将词语的频率或权重用不同的字体大小和颜色展示，使得信息更加直观和易于理解。WordCloud库能够根据文本内容生成美观的词云图，并提供了丰富的自定义选项。本文将详细介绍WordCloud库的安装、主要功能、基本操作、高级功能及其实践应用，并提供丰富的示例代码。安...
python里jieba和wordcloud构成词云怎么改形状
最新发布
03-27
<think>好的，用户想知道如何用Python的jieba分词和wordcloud库生成指定形状的词云。首先，我需要回忆一下这两个库的基本用法，以及如何结合它们来制作自定义形状的词云。 首先，jieba分词是用来处理中文文本的，对吧？它可以把一段中文文本分割成词语，然后统计词频。而wordcloud库则是用来生成词云的，但默认情况下生成的形状是矩形。用户想要的是自定义形状，比如心形或者地图之类的。 我记得wordcloud库中有一个参数是mask，可以接受一个图片的数组作为遮罩，这样生成的词云就会按照这个形状来排列。不过这个图片需要是黑白的，最好是背景透明或者背景为白色的图片，这样处理起来比较方便。可能需要用到PIL库来读取图片，并用numpy转换格式。 然后，步骤大概是这样的：首先安装必要的库，包括jieba、wordcloud、numpy、matplotlib和PIL。如果用户没有安装的话，可能需要用pip安装。然后，准备文本数据，使用jieba进行分词，去除停用词，统计词频。接着，准备一个形状的图片，用PIL打开，转换成numpy数组作为mask参数。之后，配置wordcloud的参数，包括mask、背景颜色、字体路径等，生成词云对象，最后保存或显示图片。 需要注意的地方可能有：图片的选择，最好是轮廓清晰的；分词后的停用词处理，避免无关词汇出现；还有字体路径的问题，如果系统没有中文字体，可能会出现乱码，需要指定一个支持中文的字体文件。 另外，用户提供的引用里提到了一些关键点，比如wordcloud的安装方法，使用generate方法加载文本，配置参数中的mask参数，以及如何保存为图片文件。这些都需要在回答中体现出来，并结合示例代码详细说明。 可能需要检查示例代码的正确性，比如是否正确使用jieba分词，是否正确处理停用词，是否正确加载图片和设置参数。还要确保代码中的路径是正确的，用户可能需要根据自己的文件位置进行调整。 最后，用户可能需要相关的扩展问题，比如如何调整颜色、如何处理更复杂的形状、如何优化词云的美观度等等，这些可以作为相关问题列出，帮助用户进一步探索。</think>### 使用jieba分词与wordcloud生成自定义形状词云的方法 #### 1. 环境准备 - 安装所需库： ```bash pip install jieba wordcloud matplotlib numpy pillow ``` 若安装失败，可通过whl文件安装wordcloud[^4]。 #### 2. 核心步骤及代码 **步骤1：读取文本并分词** ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image # 读取文本 with open("text.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() # 使用jieba分词并过滤停用词 words = jieba.lcut(text) stopwords = set(line.strip() for line in open("stopwords.txt", encoding="utf-8")) # 停用词表 filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1] text_processed = " ".join(filtered_words) ``` **步骤2：加载形状模板** ```python # 加载形状图片（背景需为白色或透明） mask_img = np.array(Image.open("shape_template.png")) # 如心形、地图轮廓等 ``` **步骤3：配置词云参数** ```python wc = WordCloud( mask=mask_img, # 指定形状模板 background_color="white", # 背景颜色 font_path="msyh.ttc", # 中文字体路径（如微软雅黑） max_words=200, # 最大词数 contour_width=1, # 轮廓线宽度 contour_color="steelblue" # 轮廓颜色 ) wc.generate(text_processed) ``` **步骤4：生成并保存词云** ```python plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.savefig("custom_wordcloud.png", dpi=300, bbox_inches="tight") plt.show() ``` #### 3. 关键参数说明 - `mask`：通过numpy数组定义词云形状，图片需为二值化或透明背景[^3] - `font_path`：必须指定中文字体文件路径，否则中文显示为方框 - `contour_width`和`contour_color`：控制形状轮廓的粗细和颜色 #### 4. 示例效果 - 输入：任意中文文本（如小说、新闻） - 输出：词云按模板形状（如地图、动物轮廓）排列，词频越高字体越大
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