wordcloud 是 Python中的小詞雲生成器。
- 填充所有可用空間
- 能夠使用任意背景
- 具有高效的實現方式，可以輕鬆對其進行修改
wordcloud依賴於numpy和pillow。
支持Python 2.7、3.4、3.5、3.6和3.7。
pip3 install wordcloud進行安裝
from wordcloud import WordCloud
import csv
def createImage(file_name):
tags = []
with open(file_name, "r", encoding='utf8') as f:
file_content = csv.reader(f)
for row in file_content:
tags += row[13].split("、")
wordcloud = WordCloud(
font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',
width=700,
height=400,
max_words=200,
max_font_size=150
).generate(" ".join(tags))
image = wordcloud.to_image()
image.show()
| 參數 | 說明 |
|---|---|
| font_path : string | 字體路徑，需要展現什麼字體就把該字體路徑+後綴名寫上 例：font_path = ‘黑體.ttf’ |
| width : int (default=400) | 輸出的畫布寬度，默認爲400像素 |
| height : int (default=200) | 輸出的畫布高度，默認爲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 （所以詞語垂直方向排版出現頻率爲 0.1 ） |
| mask : nd-array or None (default=None) | 如果參數爲空，則使用二維遮罩繪製詞雲。如果 mask 非空，設置的寬高值將被忽略，遮罩形狀被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分將不會繪製，其餘部分會用於繪製詞雲。如：bg_pic = imread(‘讀取一張圖片.png’)，背景圖片的畫布一定要設置爲白色（#FFFFFF），然後顯示的形狀爲不是白色的其他顏色。 |
| scale : float (default=1) | 按照比例進行放大畫布，如設置爲1.5，則長和寬都是原來畫布的1.5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，如果步長大於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，如果爲空，則使用內置的STOPWORDS |
| background_color : color value (default=”black”) | 背景顏色，如background_color=‘white’,背景顏色爲白色。 |
| max_font_size : int or None (default=None) | 顯示的最大的字體大小 |
| mode : string (default=”RGB”) | 當參數爲“RGBA”並且background_color不爲空時，背景爲透明。 |
| 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，如果爲空，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。 |
| fit_words(frequencies) | 根據詞頻生成詞雲 |
| generate(text) | 根據文本生成詞雲 |
| generate_from_frequencies(frequencies[, …]) | 根據詞頻生成詞雲 |
| generate_from_text(text) | 根據文本生成詞雲 |
| process_text(text) | 將長文本分詞並去除屏蔽詞 |
| recolor([random_state, color_func, colormap]) | 對現有輸出重新着色。重新上色會比重新生成整個詞雲快很多。 |
| to_array() | 轉化爲 numpy array |
| to_file(filename) | 輸出到文件 |
