python绘制词云图最全教程(自定义png形状、指定字体、颜色)

更新时间：2024年05月06日 08:39:05 作者：早八起得来

词云图是一种直观的方式来展示文本数据,它易于理解,能展示出词语的频率使用情况,对于文本分析非常有用,这篇文章主要给大家介绍了python绘制词云图(自定义png形状、指定字体、颜色)的相关资料,需要的朋友可以参考下

前言

本文为分总结构，有特定需求的可以查阅前部分分结构的对应板块，最后的总结不懂的可以在分板块查阅解释。分板块分别有引用的库、阅读文本、分词并设置停用词、设置png掩膜、字体设置、生成词云图，感谢您点开这篇分享，祝顺利。

一、引用的库

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba.posseg as pseg
from collections import Counter
import PIL.Image as Image
from matplotlib import colors

确保已安装以上的库，不然运行会报错

#安装库可以用清华的镜像网站（可能会更新，可以上官网查询地址）

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

二、阅读文本（让python阅读）

# 阅读文本（这里yourfile.txt，根据文本所在具体位置进行设置）
text = open("yourfile.txt", encoding="utf-8").read()  
words = pseg.cut(text)

这里"yourfile.txt"，根据文本所在具体位置进行设置

三、分词并设置停用词

# 按指定长度和词性提取词
report_words = []
for word, flag in words:
    if (len(word) >= 2) and ('n' in flag): #这里设置统计的字数
        report_words.append(word)

# 设置停用词
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.update(["的", "感谢", "我代表", "以上", "报告", "表示诚挚感谢","战略"])

# 去除停用词
report_words = [word for word in report_words if word not in stopwords]

# 统计高频词汇
result = Counter(report_words).most_common(200) #词的个数

# 建立词汇字典
content = dict(result)
#输出词频统计结果
for i in range(50):
    word,flag=result[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word,flag))

len（word）设置的是词长，想要提取两个两个字的就设置2，三个三个字的就设置3（以此类推）

result = Counter(report_words).most_common(200) 这里的200是指统计200个词用于绘制，可以根据需求设置

四、设置png掩膜

#设置png掩膜（yourfile.png根据实际路径进行替换）
background = Image.open("yourfile.png")
mask = np.array(background)

yourfile.png根据实际路径进行替换

如果输出结构还是长方形（正方形），应该是png图片“有问题”，可以尝试以下的处理

1.用p图软件把图片改成纯黑色（可能别的也可以，我没试过）

2.用以下代码把白色背景改为透明

# 如果当前位深是32的话，可以不用写转RGBA模式的这一句，但是写上也没啥问题
# 从RGB（24位）模式转成RGBA（32位）模式
img = Image.open("yourfile.png").convert('RGBA')
W, L = img.size
white_pixel = (0, 0, 0, 0)  # 白色
for h in range(W):
    for i in range(L):
        if img.getpixel((h, i)) == white_pixel:
            img.putpixel((h, i), (255, 255, 255, 0))  # 设置透明
img.save("yourfile_new.png")  # 自己设置保存地址

这里有两个参数需要修改

yourfile.png根据实际路径进行替换，yourfile_new.png（这是修改后图片）根据实际路径进行替换

五、字体设置

# 设置字体样式路径
font_path = r"C:\Windows\Fonts\STLITI.TTF"

# 设置字体大小
max_font_size =200
min_font_size =10

# 建立颜色数组，可更改颜色
color_list = ['#FF274B']
# 调用颜色数组
colormap = colors.ListedColormap(color_list)

字体样式：一般都在这个路径，可以自己根据需求修改或者下载想要的字体

字体大小：最大和最小根据需求更改

字体颜色：可以不要这行代码（默认设置），也可以根据需求设置一种或多种颜色（我这里只设置了一种）

六、生成词云图

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(scale=4,                         #输出清晰度
                      font_path=font_path,             #输出路径
                      colormap=colormap,               #字体颜色
                      width=1600,                      #输出图片宽度
                      height=900,                      #输出图片高度
                      background_color='white',        #图片背景颜色
                      stopwords=stopwords,             #停用词
                      mask=mask,                       #掩膜
                      max_font_size=max_font_size,     #最大字体大小
                      min_font_size=min_font_size)     #最小字体大小
wordcloud.generate_from_frequencies(content)

# 使用 matplotlib 显示词云
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存词云图
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

如果前面参数都是按着我的来设置的话，这里直接复制粘贴就好

总结

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba.posseg as pseg
from collections import Counter
import PIL.Image as Image
from matplotlib import colors

# 阅读文本（这里yourfile.txt，根据文本所在具体位置进行设置）
text = open("yourfile.txt", encoding="utf-8").read()
words = pseg.cut(text)

# 按指定长度和词性提取词
report_words = []
for word, flag in words:
    if (len(word) >= 2) and ('n' in flag): #这里设置统计的字数
        report_words.append(word)

# 统计高频词汇
result = Counter(report_words).most_common(200) #词的个数

# 建立词汇字典
content = dict(result)
#输出词频统计结果
for i in range(50):
    word,flag=result[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word,flag))

# 设置停用词
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.update(["的", "感谢", "我代表", "以上", "报告", "表示诚挚感谢","战略"])

#设置png掩膜（yourfile.png根据实际路径进行替换）
background = Image.open("yourfile.png").convert('RGB')
mask = np.array(background)
'''
# 如果当前位深是32的话，可以不用写转RGBA模式的这一句，但是写上也没啥问题
# 从RGB（24位）模式转成RGBA（32位）模式
img = Image.open("yourfile.png").convert('RGBA')
W, L = img.size
white_pixel = (0, 0, 0, 0)  # 白色
for h in range(W):
    for i in range(L):
        if img.getpixel((h, i)) == white_pixel:
            img.putpixel((h, i), (255, 255, 255, 0))  # 设置透明
img.save("yourfile_new.png")  # 自己设置保存地址
'''
# 设置字体样式路径
font_path = r"C:\Windows\Fonts\STLITI.TTF"

# 设置字体大小
max_font_size =200
min_font_size =10

# 建立颜色数组，可更改颜色
color_list = ['#FF274B']
# 调用颜色数组
colormap = colors.ListedColormap(color_list)

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(scale=4,                         #输出清晰度
                      font_path=font_path,             #输出路径
                      colormap=colormap,               #字体颜色
                      width=1600,                      #输出图片宽度
                      height=900,                      #输出图片高度
                      background_color='white',        #图片背景颜色
                      stopwords=stopwords,             #停用词
                      mask=mask,                       #掩膜
                      max_font_size=max_font_size,     #最大字体大小
                      min_font_size=min_font_size)     #最小字体大小
wordcloud.generate_from_frequencies(content)

# 使用 matplotlib 显示词云
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
# 保存词云图
wordcloud.to_file("wordcloud.png")

生成示例

到此这篇关于python绘制词云图的文章就介绍到这了,更多相关python绘制词云图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

使用Python制作一个恶意软件删除工具
这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python制作一个恶意软件删除工具,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
2024-02-02
Python实现标记数组的连通域
这篇文章主要为大家详细介绍了如何通过Python实现标记数组的连通域，文中的示例代码讲解详细，对我们学习Python有一定的帮助，需要的可以参考一下
2023-04-04
Python内建序列通用操作6种实现方法
这篇文章主要介绍了Python内建序列通用操作6种实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2020-03-03
python查看列的唯一值方法
今天小编就为大家分享一篇python查看列的唯一值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-07-07
解读Tensorflow2.0训练损失值降低,但测试正确率基本不变的情况
这篇文章主要介绍了Tensorflow2.0训练损失值降低,但测试正确率基本不变的情况，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
2023-06-06
Python的Bottle框架中获取制定cookie的教程
这篇文章主要介绍了Python的Bottle框架中获取制定cookie的教程,主要是针对别的路径而不是当前页面的cookie,需要的朋友可以参考下
2015-04-04
Python制作可视化报表的示例详解
在数据展示中使用图表来分享自己的见解，是个非常常见的方法。这也是Tableau、Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一。本文主主要介绍了一个用Python制作可视化报表的案例，感兴趣的可以学习一下
2022-02-02
Python之ReportLab绘制条形码和二维码的实例
下面小编就为大家分享一篇Python之ReportLab绘制条形码和二维码的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-01-01
基于Python的Post请求数据爬取的方法详解
这篇文章主要介绍了基于Python的Post请求数据爬取的方法,需要的朋友可以参考下
2019-06-06
matplotlib基本图形绘制操作实例
这篇文章主要为大家介绍了matplotlib基本图形绘制操作实例详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
2022-12-12