实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)

项目背景虽然现在已经有很多现成的制作词云图的工具了,但一般存在以下几个问题:问题一:工具太多,眼花缭乱,质量参差不齐,选择困难症; 问题二:大多词云工具或多或少有一些限制,自定义的空间有限;问题三:有些工具甚至收费。基于以上几个问题,迪迪觉得有必要写一篇Python绘制词云图的文章,因为实在太简单!没有任何编程基础的小白都能搞定的事,还找什么工具啊!

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第1张图片

OK,FINE。咱不废话,直接实操。项目实操一一般词云绘制

制作词云图首先得有词吧,词从哪来,迪迪想了半天硬是没想出来。既然没思路,那就拿过气的后浪软文玩一玩吧,对于后浪大家褒贬不一,迪迪也不敢妄加评论。

首先,咱们把后浪全文保存为HL.txt,截取部分,长这样:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第2张图片

接着,下载并导入制作词云所需的库,各个库的功能都有注释。

1import jieba  #结巴分词2from wordcloud import WordCloud  #词云展示库3from PIL import Image  #图像处理库4import numpy as np  #支持多维数组和矩阵运算5import matplotlib.pyplot as plt  #图像展示库

然后,把HL.txt的内容读出来。

1# 读取文本内容2with open('HL.txt','r',encoding="UTF-8") as f:3    file = f.read()  #将文本读取为整个字符串,readlines可以按行读取

紧接着,咱们需要把读取的整个字符串分成一个个的词,jieba出征,寸草不生。

1#进行分词2data_cut =jieba.cut(file,cut_all = False) #精确模式分词

分完词后发现,什么逗号啊、分号啊、句号啊也作为单独的词全出来了,那可不行,咱得想办法stop它们。 构建停词表,把看不惯的词remove掉,没错,我不喜欢口口声声的我们你们啥的。

1stop_words = [",","。",";","、","我们","你们"]  #自定义停词列表

当然,有朋友会说,你这是因为文本内容少,自己搞个停词表方便,可要是成千上万的文本你这点停词肯定不够用啊。OK,那咱们百度下停词表,随便download一个,保存为stopwords.txt。stopwords.txt共有1893个常用停词,长这样:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第3张图片

有了停词表,咱得用Python读出来。

1stop_words = [] #创建空列表2with open("stopwords.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:3    for line in f:4        if len(line)>0:5            stop_words.append(line.strip())  #把停词追加到stop_words列表中

停词准备好了,接下来就是remove停词,拿到我们需要的词了。

1data_result = [i for i in data_cut if i not in stop_words] #获取需要的词

print一下data\_result,长这样:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第4张图片

这可不行,咱们需要的是由一个个词构成的字符串。因此,需要用join函数以空格分隔并将所有词连接成一个新的字符串。replace在这表示将换行(\n)符替换为空。

1text = " ".join(data_result).replace("\n","") #连接成字符串2print(text)

咱们打印一下text看效果:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第5张图片

词有了,可以开始设计词云图,由于所有词都是中文,而WordCloud默认不支持中文,摔!咱还得指定字体文件路径,否则会出现乱码。迪迪毕竟学欧体过来的,于是找了个小楷字体,你可以根据自己的喜好设置不同的字体,网上免费字体一大堆。

1wc = WordCloud(2    #设置字体,不指定就会出现乱码,这个字体文件需要下载3    font_path = "演示悠然小楷.ttf",4    background_color = "black",5    max_words = 5000,6)

配置好之后,咱生成图片并展示出来。

 1# 生成词云图 2wc.generate(text) 3 4# 保存词云图 5wc.to_file("IMJG.jpg") #保存图片 6 7# 展示 8plt.imshow(wc) #对图片进行处理,并显示其格式 9plt.axis("off") #关闭坐标轴10plt.show() #将图片显示出来

效果如下:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第6张图片

到这,你可能以为迪迪准备写结语了。不好意思,还没完,咱们的目标可不能局限在这,在诗和远方,哦不,是定制属于自己的词云图。 迪迪准备给词云加个自定义的底图,让词云看起来更形象些。想了很久,不知道用什么图合适。于是迪迪打开了好久没用的Photoshop cc,绘制了一个你用美图秀秀都能做的比我好看的png。

我把这张图片命名为JG.png,并用Image方法打开。

1#用Image方法打开图片2images = np.array(Image.open("JG.png"))

把images配置到词云wc中去,传给参数mask。

1wc = WordCloud(2    #设置字体,不指定就会出现乱码,这个字体文件需要下载3    font_path = "演示悠然小楷.ttf",4    background_color = "black",5    max_words = 5000,6    mask=images7)

重新生成并保存下词云图,效果如下:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第7张图片

哈哈,略丑。朋友们有兴趣可以自己做个底图或者网上download一个底图试试,底图尽量清晰、颜色尽量突出就好啦。

还有朋友可能会问为啥我文章开头的词云图是一个个句子,这里一并说明下,因为读取HL.txt的时候用的是readlines啊~

二根据词频绘制词云

一般的词云制作用以上方法就可以啦,但现实生活中我们的需求可能更为复杂,根据词频绘制词云图的案例也更为多见。以下就是J哥经常用到的一个实战案例,开源代码奉上。

大致思路是从Mysql数据库中提取上万条交易记录,用sql语句把交易规模前100的品牌select出来,然后根据各个品牌交易规模的大小制作词云,文字越大的表示交易规模越大。

 1#-*- coding = uft-8 -*- 2#@Time : 2020/5/23 10:30 上午 3#@Author : 我是J哥 4#@File : my_wordcloud.py 5 6#给定词频制作词云图 7from matplotlib import pyplot as plt   #绘图,数据可视化 8from wordcloud import WordCloud   #词云 9from PIL import Image  #图片处理10import numpy as np   #矩阵运算11import pymysql   #数据库12import pandas as pd  #数据处理131415#准备词云所需文字(词)16conn = pymysql.connect(host="localhost", user="你的", passwd="你的", db="test", port=3306, charset="utf8")17cur = conn.cursor()18sql = "select brand as name,round(sum(jine)/10000,0) as value from Sc_month4 group by name order by value desc limit 100;"19df = pd.read_sql(sql, conn)20print(df)21name = list(df.name)  #词22value = df.value  # 词的频率23dic = dict(zip(name, value))  # 词频以字典形式存储24#print(dic)25cur.close()26conn.close()2728img = Image.open("tree.png")29img_arry = np.array(img)30wc = WordCloud(31    background_color="white",32    mask=img_arry,33    max_words=1000,34    max_font_size=500,35    #font_path="演示悠然小楷.ttf"36    #font_path="有字库龙藏体.ttf"37    font_path="演示悠然小楷.ttf"38)3940wc.generate_from_frequencies(dic)  #以词频生成词云4142#绘制图片43fig = plt.figure(1)44plt.imshow(wc)45plt.axis("off")46plt.show()4748#输出词云图片到文件49plt.savefig("JGJG.jpg",dpi=400)

生成的词云图长这样:

实战|Python轻松实现绘制词云图(附详细源码)_第8张图片

结 语整体来看,Python制作词云图还是很简单的,代码清晰,代码量也少,很适合新手入门尝鲜。当然,要想呈现良好的词云效果,前提是你的数据是干净整洁的,因此数据清洗的知识必须掌握。

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