怎么使用Python和WordCloud绘制词云的实现方法-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关怎么使用Python和WordCloud绘制词云的实现方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

环境及模块：

Win7 64位
Python 3.6.4
WordCloud 1.5.0
Pillow 5.0.0
Jieba 0.39

目标：

绘制安徽省2018年某些科技项目的词云，直观展示热点。

思路：

先提取项目的名称，再用Jieba分词后提取词汇；过滤掉“研发”、“系列”等无意义的词；最后用WordCloud 绘制词云。

扩展：

词云默认是矩形的，本代码采用图片作为蒙版，产生异形词云图。这里用的图片是安徽省地图。

秘笈：

用网上的常规方法绘制的词云，字体有点模糊，秘笈在最后点明。

正式开始，Show you the code：

import numpy as np
from PIL import Image
import re
import jieba
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
# http://www.cnblogs.com/hatemath/
# 打开存放项目名称的txt文件
with open('content.txt','r',encoding='utf-8') as f:
  word= (f.read())
  f.close()

# 图片模板和字体
image=np.array(Image.open('ditu.jpg')) 
font=r'C:\\Windows\\fonts\\msyh.ttf' 

# 去掉英文，保留中文 
resultword=re.sub("[A-Za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\'\:\;\'\,\[\]\.\<\>\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "",word) 
wordlist_after_jieba = jieba.cut(resultword) 
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) 

# 设置停用词 
sw = set(STOPWORDS) 
sw.add("研发")
sw.add("系列")
sw.add("这里不多写了，根据自己情况添加")

# 关键一步
my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color='white',
             max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split) 

#显示生成的词云 
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off") 
plt.show() 

#保存生成的图片
my_wordcloud.to_file('result.jpg')

其中 ditu.jpg 为安徽省轮廓图片：

怎么使用Python和WordCloud绘制词云的实现方法

运行结果：

怎么使用Python和WordCloud绘制词云的实现方法

可以看到，智能设备、施工工法、系统平台、电缆、机器人等都是出现较多的词汇。

最后是秘笈揭晓时间：

为什么我这张图如此清晰？打开原图可以看到，这图的分辨率是1800*2500。你用网上的大多数代码，最后生成的图，尺寸很小，上面字迹边缘模糊。

关键在于调用WordCloud时的一个参数，回放一下代码：

# 关键一步
my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color='white',
max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split)

第一个参数我写的是 scale=4，这个数值越大，产生的图片分辨率越高，字迹越清晰。你可以调到64试试，我希望你的电脑足够快 /笑哭

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