利用python制作词云图保姆及教程

前言

一、环境配置

1.要有python的运行环境

2.需要导入jieba ,wordcloud等模块

pip install jieba
pip install wordcloud

注意：有时候导入模块可能会出错，我们可以换一个镜像网站进行安装

pip install 安装包名字  -i http://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com

3.准备一个用于分析的文章（此处使用（边城.txt））

4.准备一个停用词表（如哈工大的停用词表，或百度的停用词表等，通常我们不提倡自己建一个停用词表）

5.准备一张背景图片模板

二、具体步骤

1.导入模块

from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
import jieba
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2.读取分析文档

with open(r"F:\词云图\边城.txt","r",encoding="utf-8") as f:
    file = f.read()
print(file)

3.对文本进行分词

data_cut = jieba.lcut(file,cut_all=False)  #使用精确模式进行分词
print(data_cut)

4.创建一个stop_word列表，读取停用词文档，将停用词添加到列表中

stop_word = []
with open(r"F:\词云图\stopwords.txt","r",encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        if len(line)>0:
            stop_word.append(line.strip())   #进行追加时将字符串前后的空格去掉
print(stop_word)

5.新建一个列表，用于存放将分析文档库与停用词库对比后去除停用词的字符串

data_result = []
for i in data_cut:
    if i not in stop_word:
        data_result.append(i)
print(data_result)

6.将去掉停用词后的列表使用空格将其中的元素连接起来，并将其中的\n替换为空格

text = " ".join(data_result).replace("\n"," ")
print(text)

7.基于TextRank提取关键词

text_new = " ".join(jieba.analyse.textrank(text,topK=100,withWeight=False))
print(text_new)

8.导入模板图片

background = Image.open(r"F:\词云图\biancheng.png")
images = np.array(background)

9.设置WordCloud的相关参数，并生成词云

wc = WordCloud(font_path=r"F:\词云图\SIMLI.TTF",background_color="white",mask=images,max_words=4000,contour_width=3,contour_color="black")
wc.generate(text_new)

10.设置显示的字体

#改变字体颜色，构造ImageColorGenerator对象
img_colors=ImageColorGenerator(images)
#字体颜色为背景图片的颜色
wc.recolor(color_func=img_colors)

11.显示词云图，并保存

#显示词图云
plt.imshow(wc)
#取消坐标
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file(r"F:\词云图\biancheng.png")

经过以上操作后我们可以得到一张biancheng.png词云图如下：

下面分享制作的其他词云图，欢迎大家交流学习！