2021-06-15

最新推荐文章于 2025-06-07 11:59:33 发布

happy king Lee

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文章标签： python 可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37576477/article/details/117920018

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本文介绍了如何使用Python绘制词云图，包括环境准备、数据准备和代码实现三个步骤。首先，导入必要的库如numpy、pandas和wordcloud。接着，准备CSV格式的词频数据和背景图片。然后，通过wordcloud库生成词云，利用给定的词频和图片背景创建词云图，并展示结果，最后将词云保存为PNG文件。

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1 环境准备

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image,ImageSequence
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

2 数据准备

数据为csv格式。

name	val
词1	词频1
词2	词频2
词3	词频3
…	…

同时需要准备一个图片，作为背景。
格式可以为jpg或者png。

3 代码实现

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image,ImageSequence
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

myfont = r'C:\Windows\Fonts\times.ttf' #查找系统字体

def DrawWordcloud(read_name):
    image = Image.open('123.jpg') #作为背景形状的图
    graph = np.array(image)
    #参数分别是指定字体、背景颜色、最大的词的大小、使用给定图作为背景形状
    wc = WordCloud(scale=4,font_path =myfont, background_color = 'white', max_words = 400, mask = graph,mode = "RGBA")
    fp = pd.read_csv(read_name)#读取词频文件
    name = (fp.name)#词
    value = fp.val#词的频率
    for i in range(len(name)):
        name[i] = str(name[i])
        name[i] = name[i]
    dic = dict(zip(name, value))#词频以字典形式存储
    wc.generate_from_frequencies(dic)#根据给定词频生成词云
    image_color = ImageColorGenerator(graph)
    plt.imshow(wc)
    plt.axis("off")#不显示坐标轴
    plt.show()
    wc.to_file('词云.png')
if __name__=='__main__':
    DrawWordcloud("数据表.csv")