Python实现词云图

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笔记

import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 读取数据
with open('华为笔记本.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    s = file.read()
# 中文分词
lst = jieba.lcut(s)
# 排除词
stopword = ['运行速度', '屏幕效果', '散热性能', '外形外观', '轻薄程度', '其他特色']

txt = ''.join(lst)
# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(background_color='white', font_path='msyh.ttc', stopwords=stopword, width=800, height=600)

# 由txt生成词云图
wordcloud.generate(txt)
# 保存图片
wordcloud.to_file('华为笔记本评价词云图.png')

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生成词云图是一个涉及文本处理和可视化的过程,Python 提供了丰富的库来完成这项任务。主要用到的库包括 `wordcloud` 用于生成词云,`jieba` 用于中文分词,`matplotlib` 用于显示图像,以及 `numpy` 和 `PIL` 用于处理图片模板。以下是一个完整的代码示例,展示了如何使用这些库来生成词云图: ### 示例代码 ```python import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud from PIL import Image # 读取文本文件 with open('lyrics.txt', 'r', encoding='utf-8') as file: text = file.read() # 使用 jieba 进行分词 words = jieba.cut(text) text_cut = ' '.join(words) # 读取图片模板 mask = np.array(Image.open('template.jpg')) # 创建 WordCloud 对象 wc = WordCloud( width=1000, height=700, font_path='msyh.ttc', # 指定字体路径 colormap='pink', # 设置颜色映射 background_color='white', # 设置背景颜色 mask=mask # 使用图片模板 ) # 生成词云 wc.generate(text_cut) # 保存词云图 wc.to_file('wordcloud.png') # 显示词云图 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() ``` ### 代码说明 1. **读取文本文件**:首先从 `lyrics.txt` 文件中读取文本内容,这可以是你想要生成词云的任何文本[^3]。 2. **中文分词**:使用 `jieba` 对文本进行分词,将其转换为一个由词语组成的字符串,以便 `wordcloud` 能够正确处理中文[^2]。 3. **图片模板**:通过 `PIL` 库读取一张图片作为词云的模板,这样生成的词云会按照图片的形状显示[^3]。 4. **WordCloud 参数**:设置 `WordCloud` 的参数,包括词云的大小、字体路径、颜色映射、背景颜色和模板图片。 5. **生成词云**:调用 `generate` 方法生成词云,并使用 `to_file` 方法将其保存为图片文件。 6. **显示词云**:使用 `matplotlib` 显示生成的词云图。 ### 注意事项 - 确保安装了所需的库,可以通过 `pip install jieba wordcloud matplotlib numpy pillow` 命令安装。 - 字体文件 `msyh.ttc` 是微软雅黑字体,确保该字体文件存在于你的系统中,或者替换为你自己的字体文件。 - 图片模板 `template.jpg` 应该是你希望词云形状所依据的图片。 ###
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