用Python绘制了若干张词云图，惊艳了所有人

百变鹏仔 2个月前 (01-22) #Python

文章标签云图

在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。

小试牛刀

我们先来尝试绘制一张简单的词云图，用到的Python当中的wordcloud模块来绘制，

import jiebafrom wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plt

我们导入文本内容，并且去除掉一下换行符和空格，代码如下：

text = open(r"明朝那些事儿.txt",encoding='utf8').read()text = text.replace('n',"").replace("u3000","")

我们需要将其分成一个个的词，这个时候就需要用到jieba模块了，代码如下：

text_cut = jieba.lcut(text)# 将分好的词用某个符号分割开连成字符串text_cut = ' '.join(text_cut)

当然了，得到的结果当中或许存在着不少我们不需要看的、无关紧要的内容，这个时候就需要用到停用词了，我们可以自己来构建，也可以直接使用别人已经构建好的停词表，这里小编采用的是后者，代码如下：

stop_words = open(r"常见中文停用词表.txt").read().split("n")

下面便是绘制词云图的核心代码了。

word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc",# 设置词云字体background_color="white", # 词云图的背景颜色stopwords=stop_words) # 去掉的停词word_cloud.generate(text_cut)word_cloud.to_file("1.png")

output

这样一张极其简单的词云图算是做好了，当然我们可以给它添加一个背景图片，例如下面这张图片，

主要需要添加的代码如下所示：

background = Image.open(r"5.png")graph = np.array(background)

然后在WorCloud当中添加mask参数

# 使用WordCloud生成词云word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc",# 设置词云字体background_color="white", # 词云图的背景颜色stopwords=stop_words, # 去掉的停词mask=graph)word_cloud.generate(text_cut)word_cloud.to_file("1.png")

output

深度优化

除此之外，还有另外一个模块stylecloud绘制出来的词云图也是非常酷炫的，其中我们主要是用到下面这个函数。

gen_stylecloud(text=None,icon_name='fas fa-flag',colors=None,palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',background_color="white",max_font_size=200,max_words=2000,stopwords=True,custom_stopwords=STOPWORDS,output_name='stylecloud.png',)

其中几个常用的参数有

我们来尝试绘制一个词云图，代码如下：

stylecloud.gen_stylecloud(text=text_cut, palette='tableau.BlueRed_6', icon_name='fas fa-apple-alt', font_path=r'田英章楷书3500字.ttf', output_name='2.png', stopwords=True, custom_stopwords=stop_words)

output

其中的palette参数作为调色板，可以任意变换的，具体参考：https://jiffyclub.github.io/palettable/ 这个网站。

pyecharts

最后我们来看一下如何用Pyecharts模块来进行词云图的绘制，代码如下

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Page, WordCloudwords = [ ("皇帝", 10000), ("朱元璋", 6181), ("明朝", 4386), ("朝廷", 4055), ("明军", 2467), ("士兵", 2244), ("张居正", 1868), ("王守仁", 1281)]c = ( WordCloud() .add("", words, word_size_range=[20, 100]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基本示例")) )c.render("1.html")

output

出来的结果略显简单了，不过这里值得注意的是，pyecharts当中的WordCloud()方法传入的数据是指定的词语以及其出现的频次，这个和之前的操作有所不同

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