python詞雲庫wordcloud自定義詞雲制作步驟分享

import wordcloud
c=wordcloud.WordCloud()  #構建詞雲對象，配置對象參數
c.generate("wordcloud by python ")  #加載詞雲文本
c.to_file("pywordcloud.png")      #輸出詞雲文件

#指定詞雲形狀，默認是長方形，需要引用imread()函數
from scipy.misc import imread
mk=imread("pic.png")
c=wordcloud.WordCloud(mask=mk)

import wordcloud
# 從外部.txt文件中讀取大段文本，存入變量txt中
f = open('政府工作報告.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
# 構建詞雲對象w，設置詞雲圖片寬、高、字體、背景顏色等參數
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',
                        font_path='msyh.ttc')
# 將txt變量傳入w的generate()方法，給詞雲輸入文字
w.generate(txt)
# 將詞雲圖片導出到當前文件夾
w.to_file('Test1.png')

# 導入詞雲制作庫wordcloud和中文分詞庫jieba
import jieba
import wordcloud
# 構建並配置詞雲對象w
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',
                        font_path='msyh.ttc')
# 調用jieba的lcut()方法對原始文本進行中文分詞，得到string
txt = '由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性， \
      在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多， \
      一些知名大學已經采用Python來教授程序設計課程。 \
      例如卡耐基梅隆大學的編程基礎、 \
      麻省理工學院的計算機科學及編程導論就使用Python語言講授。'
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)
# 將string變量傳入w的generate()方法，給詞雲輸入文字
w.generate(string)
# w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))  #三段代碼合一簡寫
# 將詞雲圖片導出到當前文件夾
w.to_file('Teste2.png')

import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
mask=imread("圖片形狀.png") #導入自定義形狀圖片賦給mask
# 從外部.txt文件中讀取大段文本，存入變量txt中
f = open('政府工作報告.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read() #閱讀提取
f.close()   #關閉
# 構建詞雲對象w，設置詞雲圖片寬、高、字體、背景顏色等參數
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',mask=mask,
                        font_path='msyh.ttc')
# 將txt變量傳入w的generate()方法，給詞雲輸入文字
w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))
# 將詞雲圖片導出到當前文件夾
w.to_file('Test1.png')

# 導入詞雲制作庫wordcloud
import wordcloud
# 將外部文件包含的文本保存在string變量中
string = open('hamlet.txt').read()
# 導入imageio庫中的imread函數，並用這個函數讀取本地圖片，作為詞雲形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("ren.png")
# 構建詞雲對象w，註意增加參數contour_width和contour_color設置輪廓寬度和顏色
w = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
                        mask=mk,
                        contour_width=1,
                        contour_color='steelblue'
                        )
# # 將string變量傳入w的generate()方法，給詞雲輸入文字
w.generate(string)
# 將詞雲圖片導出到當前文件夾
w.to_file('p2.png')

# 導入繪圖庫matplotlib和詞雲制作庫wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

# 將外部文件包含的文本保存在text變量中
text = open('alice.txt').read()

# 導入imageio庫中的imread函數，並用這個函數讀取本地圖片queen2.jfif，作為詞雲形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("alice.png")

# 構建詞雲對象w
wc = WordCloud(background_color="white",
               mask=mk,)
# 將text字符串變量傳入w的generate()方法，給詞雲輸入文字
wc.generate(text)

# 調用wordcloud庫中的ImageColorGenerator()函數，提取模板圖片各部分的顏色
image_colors = ImageColorGenerator(mk)

# 顯示原生詞雲圖、按模板圖片顏色的詞雲圖和模板圖片，按左、中、右顯示
fig, axes = plt.subplots(1, 3)
# 最左邊的圖片顯示原生詞雲圖
axes[0].imshow(wc)
# 中間的圖片顯示按模板圖片顏色生成的詞雲圖，采用雙線性插值的方法顯示顏色
axes[1].imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
# 右邊的圖片顯示模板圖片
axes[2].imshow(mk, cmap=plt.cm.gray)
for ax in axes:
    ax.set_axis_off()
plt.show()

# 給詞雲對象按模板圖片的顏色重新上色
wc_color = wc.recolor(color_func=image_colors)
# 將詞雲圖片導出到當前文件夾
wc_color.to_file('out-alice.png')