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python生成词云的实现方法(推荐)

 更新时间：2017年06月13日 08:04:55   投稿：jingxian  
下面小编就为大家带来一篇python生成词云的实现方法(推荐)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

期末复习比较忙过段时间来专门写scrapy框架使用，今天介绍如何用python生成词云，虽然网上有很多词云生成工具，不过自己用python来写是不是更有成就感。

今天要生成的是励志歌曲的词云，百度文库里面找了20来首，如《倔强》，海阔天空是，什么的大家熟悉的。

所要用到的python库有 jieba（一个中文分词库）、wordcould 、matplotlib、PIL、numpy。

首先我们要做的是读取歌词。我将歌词存在了文件目录下励志歌曲文本中。

现在来读取他

#encoding=gbk
lyric= ''
f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')
for i in f:
  lyric+=f.read()

加入#encoding=gbk是为了防止后面操作报错SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc0'

然后我们用jieba分词来对歌曲做分词提取出词频高的词

import jieba.analyse
result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)
keywords = dict()
for i in result:
  keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)

得到结果：

然后我们就可以通过wrodcloud等库来生成词云了

首先先自己找一张图片来作为生成词云的形状的图

from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
image= Image.open('./tim.jpg')
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(keywords)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")
plt.show()

保存生成图片

 wc.to_file('dream.png')

完整代码：

#encoding=gbk
import jieba.analyse
from PIL import Image,ImageSequence
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
lyric= ''
f=open('./励志歌曲歌词.txt','r')
for i in f:
  lyric+=f.read()


result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)
keywords = dict()
for i in result:
  keywords[i[0]]=i[1]
print(keywords)


image= Image.open('./tim.jpg')
graph = np.array(image)
wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)
wc.generate_from_frequencies(keywords)
image_color = ImageColorGenerator(graph)
plt.imshow(wc)
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file('dream.png')

以上这篇python生成词云的实现方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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