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詞云是對網絡文本中出現頻率較高的關鍵詞予以視覺上的突出，形成關鍵詞云層或關鍵詞渲染，從而過濾掉大量的文本信息，使讀者只要一眼掃過文本就可以領略文本的主旨。

詞云用Python是怎么實現的。用wordcloud模塊就可以實現，主要功能是用文本詞匯和詞頻以圖片展示。直觀形象反映詞匯在所有文章中的比重，如：人物標簽的特性、評論區情緒等等。

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目 錄

wordcloud詞云和jieba分詞模塊的安裝

WordCloud函數參數介紹

代碼

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安裝模塊

pip install + Packagename模塊名稱

1、先查看已經安裝的包模塊

命令 ： pip list

2、安裝wordcloud和jieba

有些包如果在程序編寫的時候找不到，都可以用“pip install + Packagename模塊名稱”的方法去安裝。

因為我的已經安裝過，所以提示已經存在。

包安裝完畢，我們先看看WordCloud()參數：

參數說明

help(WordCloud)

WordCloud(font_path=None,width=400,height=200,margin=2,ranks_only=None,prefer_horizontal=0.9,mask=None,scale=1,color_func=None,max_words=200,min_font_size=4,stopwords=None,random_state=None,background_color='black',max_font_size=None,font_step=1,mode='RGB',relative_scaling='auto',regexp=None,collocations=True,colormap=None,normalize_plurals=True,contour_width=0,contour_color='black', repeat=False)

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font_path : string 字體路徑，需要展現什么字體就把該字體路徑+后綴名寫上，如：font_path = '黑體.ttf'

width : int (default=400) 輸出的畫布寬度，默認為400像素

height : int (default=200) 輸出的畫布高度，默認為200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) 詞語水平方向排版出現的頻率，默認 0.9

mask : nd-array or None (default=None) 若參數為空，則正常繪制詞云。如果 mask 非空，設置的寬高值將被忽略，形狀被 mask 取代。除白色的部分將不會繪制，其余部分會用于繪制詞云。

scale : float (default=1) 按照比例進行放大畫布，如設置為2，則長和寬都是原來畫布的2倍。

min_font_size : int (default=4) 顯示的最小的字體大小

font_step : int (default=1) 字體步長，如果步長大于1，會加快運算但是可能導致結果出現較大的誤差。

max_words : number (default=200) 要顯示的詞的最大個數

min_font_size : int (default=4) 顯示的最小的字體大小

font_step : int (default=1) 字體步長，如果步長大于1，會加快運算但是可能導致結果出現較大的誤差。

max_words : number (default=200) 要顯示的詞的最大個數

stopwords : set of strings or None 設置需要屏蔽的詞，如果為空，則使用內置的STOPWORDS

background_color: color value (default=”black”) 背景顏色，如background_color='white',背景顏色為白色。

max_font_size : int or None (default=None) 顯示的最大的字體大小

mode : string (default=”RGB”) 當參數為“RGBA”并且background_color不為空時，背景為透明。

relative_scaling : float (default=.5) 詞頻和字體大小的關聯性

color_func : callable, default=None 生成新顏色的函數，如果為空，則使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) 使用正則表達式分隔輸入的文本

collocations : bool, default=True 是否包括兩個詞的搭配

colormap: string or matplotlib colormap, default=”viridis” 給每個單詞隨機分配顏色，若指定color_func，則忽略該方法。

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代碼實現

#加載包

from wordcloud import WordCloud

import jieba

from PIL import Image

from imageio import imread

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

# 繪圖

fig,ax=plt.subplots() #定義畫板

# 打開文件，包含文本類型的文件

with open(r'C:UsersAdministratorDesktopTT.txt','r') as f:

text=f.read()

# 用jieba分詞

wsplit=jieba.lcut(text)

# 將分好的詞用join連接

words=" ".join(wsplit)

# 設定詞云的形狀，用imread函數讀入圖片

shape=imread(r'C:UsersAdministratorDesktop099667.png')

#自定義參數

mycloudword=WordCloud(font_path=r'C:WindowsFontsmsyh.ttf', #字體

scale=8,

margin=1, #頁邊距

background_color='black', #背景色

mask=shape, #形狀

max_words=1500, #包含的最大詞量

min_font_size=14, # 最小的字體

max_font_size=95, #最大字體

stopwords=STOPWORDS, #屏蔽的詞，為空

random_state=4567).generate(words) #隨機種子，隨便設；最后用.genderate()方法傳入分好的詞

# 顯示詞云

ax.imshow(mycloudword)

#不要坐標軸

ax.axis("off")

plt.show()

# 將生成的詞云保存成png文件，儲存本地

mycloudword.to_file(r"C:UsersAdministratorDesktop33535.png")

效果圖如下：

這里展示的是隨便寫入txt文檔的關于Python，機器學習，大數據的一些詞，圖片用證件照。

當然，你可以將你想要的展示的詞文，展示成任何樣子，只需要將參數mask=shape，這里的shape定義成你想要的的圖片的樣子。

原文鏈接https://mp.weixin.qq.com/s/hzrIbH4RonYwqPVtukDkRg

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python scale()函数_【Python菜鸟进阶大神】Matplotlib数据可视化007：词云的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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