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用Python制作酷炫词云图,原来这么简单!

2020年01月17日  | 萬仟网IT编程  | 我要评论
一、简介词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:

 

图1 词云图示例   在python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明。 二、利用wordcloud绘制词云图wordcloud是python中制作词云图比较经典的一个模块,赋予用户高度的自由度来创作词云图:

 

图2 wordcloud制作词云图示例 2.1 从一个简单的例子开始   这里我们使用到来自wordcloud官方文档中的constitution.txt来作为可视化的数据素材:

 

图3 constitution.txt   首先我们读入数据并将数据清洗成空格分隔的长字符串: import re with open(‘constitution.txt’) as c: ‘’’抽取文本中的英文部分并小写化,并将空格作为分隔拼接为长字符串’’’ text = ‘ ‘.join([word.group().lower() for word in re.finditer(‘[a-za-z]+’, c.read())]) ‘’’查看前100个字符’’’ text[:500]

 

图4 清洗后的片段文本   接着使用wordcloud中用于生成词云图的类wordcloud配合matplotlib,在默认参数设置下生成一张简单的词云图: from wordcloud import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ‘’’从文本中生成词云图’’’ wordcloud = wordcloud().generate(text) plt.figure(figsize=[12, 10]) plt.imshow(wordcloud) plt.axis(‘off’) plt.show()   生成的词云图:

 

图5 默认参数下的词云图   毕竟是在默认参数下生成的词云图,既丑陋又模糊,为了绘制好看的词云图,接下来我们来对wordcloud绘制词云图的细节内容进行介绍,并不断地对图5进行升级改造。 2.2 wordcloud   作为wordcloud绘制词云图最核心的类,wordcloud的主要参数及说明如下: fontpath:字符型,用于传入本地特定字体文件的路径(ttf或otf文件)从而影响词云图的字体族width:int型,用于控制词云图画布宽度,默认为400height:int型,用于控制词云图画布高度,默认为200prefer_horizontal:float型,控制所有水平显示的文字相对于竖直显示文字的比例,越小则词云图中竖直显示的文字越多mask:传入蒙版图像矩阵,使得词云的分布与传入的蒙版图像一致contour:float型,当mask不为none时,contour参数决定了蒙版图像轮廓线的显示宽度,默认为0即不显示轮廓线contour_color:设置蒙版轮廓线的颜色,默认为’black’scale:当画布长宽固定时,按照比例进行放大画布,如scale设置为1.5,则长和宽都是原来画布的1.5倍min_font_size:int型,控制词云图中最小的词对应的字体大小,默认为4max_font_size:int型,控制词云图中最大的词对应的字体大小,默认为200max_words:int型,控制一张画布中最多绘制的词个数,默认为200stopwords:控制绘图时忽略的停用词,即不绘制停用词中提及的词,默认为none,即调用自带的停用词表(仅限英文,中文需自己提供并传入)background_color:控制词云图背景色,默认为’black’mode:当设置为’rgba’且background_color设置为none时,背景色变为透明,默认为’rgb’relative_scaling:float型,控制词云图绘制字的字体大小与对应字词频的一致相关性,当设置为1时完全相关,当为0时完全不相关,默认为0.5color_func:传入自定义调色盘函数,默认为nonecolormap:对应matplotlib中的colormap调色盘,默认为viridis,这个参数与参数color_func互斥,当color_func有函数传入时本参数失效repeat:bool型,控制是否允许一张词云图中出现重复词,默认为false即不允许重复词random_state:控制随机数水平,传入某个固定的数字之后每一次绘图文字布局将不会改变 了解了上述参数的意义之后,首先我们修改背景色为白色,增大图床的长和宽,加大scale以提升图片的精细程度,并使得水平显示的文字尽可能多: ‘’’从文本中生成词云图’’’wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色 height=400, # 高度设置为400 width=800, # 宽度设置为800 scale=20, # 长宽拉伸程度设置为20 prefer_horizontal=0.9999).generate(text)plt.figure(figsize=[8, 4])plt.imshow(wordcloud)plt.axis(‘off’)‘’’保存到本地’’’plt.savefig(‘图6.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)plt.show()

 

图6 可以看到相较于图5,在美观程度上有了很大的进步,接下来,我们在图6的基础上添加美国本土地图蒙版:

 

图7 美国本土地图蒙版 利用pil模块读取我们的美国本土地图蒙版.png文件并转换为numpy数组,作为wordcloud的mask参数传入: from pil import imageimport numpy as npusa_mask = np.array(image.open(‘美国本土地图蒙版.png’))‘’’从文本中生成词云图’’’wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色 height=4000, # 高度设置为400 width=8000, # 宽度设置为800 scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20 prefer_horizontal=0.9999, mask=usa_mask # 添加蒙版 ).generate(text)plt.figure(figsize=[8, 4])plt.imshow(wordcloud)plt.axis(‘off’)‘’’保存到本地’’’plt.savefig(‘图8.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)plt.show()

 

图8 可以看到图8在图6的基础上进一步提升了美观程度,接下来我们利用wordcloud中用于从图片中提取调色方案的类imagecolorgenerator来从下面的星条旗美国地图蒙版中提取色彩方案,进而反馈到词云图上:

 

图9 美国地图蒙版星条旗色 from pil import image import numpy as np from wordcloud import imagecolorgenerator usamask = np.array(image.open(‘美国地图蒙版星条旗色.png’)) image_colors = imagecolorgenerator(usa_mask) ‘’’从文本中生成词云图’’’ wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色 height=400, # 高度设置为400 width=800, # 宽度设置为800 scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20 prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2 mask=usa_mask, # 添加蒙版 max_words=1000, # 设置最大显示字数为1000 relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3 max_font_size=80 # 缩小最大字体为80 ).generate(text) plt.figure(figsize=[8, 4]) plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), alpha=1) plt.axis(‘off’) ‘’’保存到本地’’’ plt.savefig(‘图10.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95) plt.show()

 

图10 2.3 中文词云图   相较于英文文本语料,中文语料处理起来要麻烦一些,我们需要先进行分词等预处理才能进行下一步的处理,这里我们使用某外卖平台用户评论数据,先读取进来看看: import pandas as pd import jieba ‘’’读入原始数据’’’ raw_comments = pd.read_csv(‘waimai_10k.csv’);raw_comments.head()

 

图11   接下来我们利用rejieba以及pandas中的apply对评论列进行快速清洗: ‘’’导入停用词表’’’ with open(‘stopwords.txt’) as s: stopwords = set([line.replace(‘\n’, ‘’) for line in s]) ‘’’传入apply的预处理函数,完成中文提取、分词以及多余空格剔除’’’ def preprocessing(c): c = [word for word in jieba.cut(‘ ‘.join(re.findall(‘[\u4e00-\u9fa5]+’, c))) if word != ‘ ‘ and word not in stopwords] return ‘ ‘.join(c) ‘’’将所有语料按空格拼接为一整段文字’’’ comments = ‘ ‘.join(raw_comments[‘review’].apply(preprocessing));comments[:500]   得到的结果如图12:

 

图12   这时我们就得到所需的文本数据,接下来我们用美团外卖的logo图片作为蒙版绘制词云图:

 

图13 美团外卖logo蒙版 from pil import image import numpy as np from wordcloud import imagecolorgenerator waimai_mask = np.array(image.open(‘美团外卖logo蒙版.png’)) image_colors = imagecolorgenerator(waimai_mask) ‘’’从文本中生成词云图’’’ wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色 height=400, # 高度设置为400 width=800, # 宽度设置为800 scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20 prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2 mask=waimai_mask, # 添加蒙版 max_words=1000, # 设置最大显示字数为1000 relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3 max_font_size=80 # 缩小最大字体为80 ).generate(comments) plt.figure(figsize=[8, 4]) plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), alpha=1) plt.axis(‘off’) ‘’’保存到本地’’’ plt.savefig(‘图14.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95) plt.show()   这时我们会发现词云图上绘制出的全是乱码,这是因为matplotlib默认字体是不包含中文的:

 

图14 中文乱码问题   这时我们只需要为wordcloud传入font_path参数即可,这里我们选择simhei字体: from pil import image import numpy as np from wordcloud import imagecolorgenerator waimai_mask = np.array(image.open(‘美团外卖logo蒙版.png’)) image_colors = imagecolorgenerator(waimai_mask) ‘’’从文本中生成词云图’’’ wordcloud = wordcloud(font_path=‘simhei.ttf’, # 定义simhei字体文件 background_color=‘white’, # 背景色为白色 height=400, # 高度设置为400 width=800, # 宽度设置为800 scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20 prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2 mask=waimai_mask, # 添加蒙版 max_words=1000, # 设置最大显示字数为1000 relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3 max_font_size=80 # 缩小最大字体为80 ).generate(comments) plt.figure(figsize=[8, 4]) plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), alpha=1) plt.axis(‘off’) ‘’’保存到本地’’’ plt.savefig(‘图15.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95) plt.show()

 

图15 三、利用stylecloud绘制词云图stylecloud是一个较为崭新的模块,它基于wordcloud,添加了一系列的崭新特性譬如渐变颜色等,可以支持更为个性化的词云图创作:

 

图16 styleword制作词云图示例 3.1 从一个简单的例子开始   这里我们沿用上一章节中使用过的处理好的text来绘制词云图: import stylecloud from ipython.display import image # 用于在jupyter lab中显示本地图片 ‘’’生成词云图’’’ stylecloud.gen_stylecloud(text=text, size=512, output_name=‘图17.png’) ‘’’显示本地图片’’’ image(filename=‘图17.png’)

 

图17   可以看出,styleword生成词云图的方式跟wordcloud不同,它直接就将原始文本转换成本地词云图片文件,下面我们针对其绘制词云图的细节内容进行介绍。 3.2 gen_stylecloud   在stylecloud中绘制词云图只需要gen_stylecloud这一个函数即可,其主要参数及说明如下: text:字符串,格式同wordcloud中的generate()方法中传入的textgradient:控制词云图颜色渐变的方向,’horizontal’表示水平方向上渐变,’vertical’表示竖直方向上渐变,默认为’horizontal’ size:控制输出图像文件的分辨率(因为stylecloud默认输出方形图片,所以size传入的单个整数代表长和宽),默认为512 icon_name:这是stylecloud中的特殊参数,通过传递对应icon的名称,你可以使用多达1544个免费图标来作为词云图的蒙版,点击这里查看你可以免费使用的图标蒙版样式,默认为’fas fa-flag’ palette:控制调色方案,stylecloud的调色方案调用了palettable,这是一个非常实用的模块,其内部收集了数量惊人的大量的经典调色方案,默认为’cartocolors.qualitative.bold_5’ background_color:字符串,控制词云图底色,可传入颜色名称或16进制色彩,默认为’white’ max_font_size:同wordcloudmax_words:同wordcloudstopwords:bool型,控制是否开启去停用词功能,默认为true,调用自带的英文停用词表 custom_stopwords:传入自定义的停用词list,配合stopwords共同使用 output_name:控制输出词云图文件的文件名,默认为stylecloud.pngfont_path:传入自定义字体*.ttf文件的路径 random_state:同wordcloud   对上述参数有所了解之后,下面我们在图17的基础上进行改良,首先我们将图标形状换成炸弹的样子,接着将配色方案修改为scientific.diverging.broc_3: ‘’’生成词云图’’’ stylecloud.gen_stylecloud(text=text, size=1024, output_name=‘图18.png’, palette=‘scientific.diverging.broc_3’, # 设置配色方案 icon_name=‘fas fa-bomb’ # 设置图标样式 ) ‘’’显示本地图片’’’ image(filename=‘图18.png’)

 

图18 3.3 绘制中文词云图   在wordcloud中绘制中文词云图类似wordcloud只需要注意传入支持中文的字体文件即可,下面我们使用一个微博语料数据weibo_senti_100k.csv来举例: weibo = pd.read_csv(‘weibo_senti_100k.csv’) weibo_text = [word for word in jieba.cut(‘ ‘.join(re.findall(‘[\u4e00-\u9fa5]+’, ‘ ‘.join(weibo[‘review’].tolist())))) if word != ‘ ‘ and word not in stopwords] weibo_text[:10]

 

图19   接着我们将蒙版图标样式换成新浪微博,将色彩方案换成colorbrewer.sequential.reds_3: ‘’’生成词云图’’’ ‘’’生成词云图’’’ stylecloud.gen_stylecloud(text=‘ ‘.join(weibo_text), size=1024, output_name=‘图20.png’, palette=‘colorbrewer.sequential.reds_3’, # 设置配色方案为https://jiffyclub.github.io/palettable/colorbrewer/sequential/#reds_3 icon_name=‘fab fa-weibo’, # 设置图标样式 gradient=‘horizontal’, # 设置颜色渐变方向为水平 font_path=‘simhei.ttf’, collocations=false ) ‘’’显示本地图片’’’ image(filename=‘图20.png’)

 

图20   以上就是本文的全部内容,如有笔误望指出!

一、简介

  词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词:

 

图1 词云图示例
 

 

  在python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其中较为优秀易用的wordcloud以及stylecloud的用法进行介绍和举例说明。

二、利用wordcloud绘制词云图

  wordcloud是python中制作词云图比较经典的一个模块,赋予用户高度的自由度来创作词云图:

图2 wordcloud制作词云图示例

 

2.1 从一个简单的例子开始

 

  这里我们使用到来自wordcloud官方文档中的constitution.txt来作为可视化的数据素材:

图3 constitution.txt

 

  首先我们读入数据并将数据清洗成空格分隔的长字符串:

import re

with open(‘constitution.txt’) as c:
‘’’抽取文本中的英文部分并小写化,并将空格作为分隔拼接为长字符串’’’
text = ‘ ‘.join([word.group().lower() for word in re.finditer(‘[a-za-z]+’, c.read())])

‘’’查看前100个字符’’’
text[:500]

 

 

图4 清洗后的片段文本

 

  接着使用wordcloud中用于生成词云图的类wordcloud配合matplotlib,在默认参数设置下生成一张简单的词云图:

from wordcloud import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

‘’’从文本中生成词云图’’’
wordcloud = wordcloud().generate(text)
plt.figure(figsize=[12, 10])
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis(‘off’)
plt.show()

 

  生成的词云图:

图5 默认参数下的词云图

 

  毕竟是在默认参数下生成的词云图,既丑陋又模糊,为了绘制好看的词云图,接下来我们来对wordcloud绘制词云图的细节内容进行介绍,并不断地对图5进行升级改造。

 

2.2 wordcloud

 

  作为wordcloud绘制词云图最核心的类,wordcloud的主要参数及说明如下:


fontpath:字符型,用于传入本地特定字体文件的路径(ttf或otf文件)从而影响词云图的字体族

width:int型,用于控制词云图画布宽度,默认为400

height:int型,用于控制词云图画布高度,默认为200

prefer_horizontal:float型,控制所有水平显示的文字相对于竖直显示文字的比例,越小则词云图中竖直显示的文字越多

mask:传入蒙版图像矩阵,使得词云的分布与传入的蒙版图像一致

contour:float型,当mask不为none时,contour参数决定了蒙版图像轮廓线的显示宽度,默认为0即不显示轮廓线

contour_color:设置蒙版轮廓线的颜色,默认为’black’

scale:当画布长宽固定时,按照比例进行放大画布,如scale设置为1.5,则长和宽都是原来画布的1.5倍

min_font_size:int型,控制词云图中最小的词对应的字体大小,默认为4

max_font_size:int型,控制词云图中最大的词对应的字体大小,默认为200

max_words:int型,控制一张画布中最多绘制的词个数,默认为200

stopwords:控制绘图时忽略的停用词,即不绘制停用词中提及的词,默认为none,即调用自带的停用词表(仅限英文,中文需自己提供并传入)

background_color:控制词云图背景色,默认为’black’

mode:当设置为’rgba’且background_color设置为none时,背景色变为透明,默认为’rgb’

relative_scaling:float型,控制词云图绘制字的字体大小与对应字词频的一致相关性,当设置为1时完全相关,当为0时完全不相关,默认为0.5

color_func:传入自定义调色盘函数,默认为none

colormap:对应matplotlib中的colormap调色盘,默认为viridis,这个参数与参数color_func互斥,当color_func有函数传入时本参数失效

repeat:bool型,控制是否允许一张词云图中出现重复词,默认为false即不允许重复词

random_state:控制随机数水平,传入某个固定的数字之后每一次绘图文字布局将不会改变


 

  了解了上述参数的意义之后,首先我们修改背景色为白色,增大图床的长和宽,加大scale以提升图片的精细程度,并使得水平显示的文字尽可能多:

 

‘’’从文本中生成词云图’’’
wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色
height=400, # 高度设置为400
width=800, # 宽度设置为800
scale=20, # 长宽拉伸程度设置为20
prefer_horizontal=0.9999).generate(text)
plt.figure(figsize=[8, 4])
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis(‘off’)
‘’’保存到本地’’’
plt.savefig(‘图6.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)
plt.show()

 

图6

 

  可以看到相较于图5,在美观程度上有了很大的进步,接下来,我们在图6的基础上添加美国本土地图蒙版:

图7 美国本土地图蒙版

 

  利用pil模块读取我们的美国本土地图蒙版.png文件并转换为numpy数组,作为wordcloud的mask参数传入:

from pil import image
import numpy as np

usa_mask = np.array(image.open(‘美国本土地图蒙版.png’))

‘’’从文本中生成词云图’’’
wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色
height=4000, # 高度设置为400
width=8000, # 宽度设置为800
scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20
prefer_horizontal=0.9999,
mask=usa_mask # 添加蒙版
).generate(text)
plt.figure(figsize=[8, 4])
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis(‘off’)
‘’’保存到本地’’’
plt.savefig(‘图8.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)
plt.show()
图8

 

  可以看到图8在图6的基础上进一步提升了美观程度,接下来我们利用wordcloud中用于从图片中提取调色方案的类imagecolorgenerator来从下面的星条旗美国地图蒙版中提取色彩方案,进而反馈到词云图上:

 

 

 

 

图9 美国地图蒙版星条旗色

 

from pil import image
import numpy as np
from wordcloud import imagecolorgenerator

usamask = np.array(image.open(‘美国地图蒙版星条旗色.png’))
image_colors = imagecolorgenerator(usa_mask)

‘’’从文本中生成词云图’’’
wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色
height=400, # 高度设置为400
width=800, # 宽度设置为800
scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20
prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2
mask=usa_mask, # 添加蒙版
max_words=1000, # 设置最大显示字数为1000
relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3
max_font_size=80 # 缩小最大字体为80
).generate(text)

plt.figure(figsize=[8, 4])
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), alpha=1)
plt.axis(‘off’)
‘’’保存到本地’’’
plt.savefig(‘图10.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)
plt.show()
图10

 

2.3 中文词云图

 

  相较于英文文本语料,中文语料处理起来要麻烦一些,我们需要先进行分词等预处理才能进行下一步的处理,这里我们使用某外卖平台用户评论数据,先读取进来看看:

 

import pandas as pd
import jieba

‘’’读入原始数据’’’
raw_comments = pd.read_csv(‘waimai_10k.csv’);raw_comments.head()

 

 

图11

 

  接下来我们利用rejieba以及pandas中的apply对评论列进行快速清洗:

‘’’导入停用词表’’’
with open(‘stopwords.txt’) as s:
stopwords = set([line.replace(‘\n’, ‘’) for line in s])

‘’’传入apply的预处理函数,完成中文提取、分词以及多余空格剔除’’’
def preprocessing(c):

c = [word for word in jieba.cut(‘ ‘.join(re.findall(‘[\u4e00-\u9fa5]+’, c))) if word != ‘ ‘ and word not in stopwords]

return ‘ ‘.join(c)

‘’’将所有语料按空格拼接为一整段文字’’’
comments = ‘ ‘.join(raw_comments[‘review’].apply(preprocessing));comments[:500]

 

  得到的结果如图12:

 

图12

 

  这时我们就得到所需的文本数据,接下来我们用美团外卖的logo图片作为蒙版绘制词云图:

 

图13 美团外卖logo蒙版

 

from pil import image
import numpy as np
from wordcloud import imagecolorgenerator

waimai_mask = np.array(image.open(‘美团外卖logo蒙版.png’))
image_colors = imagecolorgenerator(waimai_mask)

‘’’从文本中生成词云图’’’
wordcloud = wordcloud(background_color=‘white’, # 背景色为白色
height=400, # 高度设置为400
width=800, # 宽度设置为800
scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20
prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2
mask=waimai_mask, # 添加蒙版
max_words=1000, # 设置最大显示字数为1000
relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3
max_font_size=80 # 缩小最大字体为80
).generate(comments)

plt.figure(figsize=[8, 4])
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), alpha=1)
plt.axis(‘off’)
‘’’保存到本地’’’
plt.savefig(‘图14.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)
plt.show()

 

  这时我们会发现词云图上绘制出的全是乱码,这是因为matplotlib默认字体是不包含中文的:

图14 中文乱码问题

 

  这时我们只需要为wordcloud传入font_path参数即可,这里我们选择simhei字体:

from pil import image
import numpy as np
from wordcloud import imagecolorgenerator

waimai_mask = np.array(image.open(‘美团外卖logo蒙版.png’))
image_colors = imagecolorgenerator(waimai_mask)

‘’’从文本中生成词云图’’’
wordcloud = wordcloud(font_path=‘simhei.ttf’, # 定义simhei字体文件
background_color=‘white’, # 背景色为白色
height=400, # 高度设置为400
width=800, # 宽度设置为800
scale=20, # 长宽拉伸程度程度设置为20
prefer_horizontal=0.2, # 调整水平显示倾向程度为0.2
mask=waimai_mask, # 添加蒙版
max_words=1000, # 设置最大显示字数为1000
relative_scaling=0.3, # 设置字体大小与词频的关联程度为0.3
max_font_size=80 # 缩小最大字体为80
).generate(comments)

plt.figure(figsize=[8, 4])
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), alpha=1)
plt.axis(‘off’)
‘’’保存到本地’’’
plt.savefig(‘图15.jpg’, dpi=600, bbox_inches=‘tight’, quality=95)
plt.show()

 

图15

 

 

三、利用stylecloud绘制词云图

  stylecloud是一个较为崭新的模块,它基于wordcloud,添加了一系列的崭新特性譬如渐变颜色等,可以支持更为个性化的词云图创作:

图16 styleword制作词云图示例

 

3.1 从一个简单的例子开始

 

  这里我们沿用上一章节中使用过的处理好的text来绘制词云图:

import stylecloud
from ipython.display import image # 用于在jupyter lab中显示本地图片

‘’’生成词云图’’’
stylecloud.gen_stylecloud(text=text,
size=512,
output_name=‘图17.png’)

‘’’显示本地图片’’’
image(filename=‘图17.png’)

 

 

图17

 

  可以看出,styleword生成词云图的方式跟wordcloud不同,它直接就将原始文本转换成本地词云图片文件,下面我们针对其绘制词云图的细节内容进行介绍。

3.2 gen_stylecloud

 

  在stylecloud中绘制词云图只需要gen_stylecloud这一个函数即可,其主要参数及说明如下:


text:字符串,格式同wordcloud中的generate()方法中传入的text

gradient:控制词云图颜色渐变的方向,’horizontal’表示水平方向上渐变,’vertical’表示竖直方向上渐变,默认为’horizontal’

size:控制输出图像文件的分辨率(因为stylecloud默认输出方形图片,所以size传入的单个整数代表长和宽),默认为512

icon_name:这是stylecloud中的特殊参数,通过传递对应icon的名称,你可以使用多达1544个免费图标来作为词云图的蒙版,点击这里查看你可以免费使用的图标蒙版样式,默认为’fas fa-flag’

palette:控制调色方案,stylecloud的调色方案调用了palettable,这是一个非常实用的模块,其内部收集了数量惊人的大量的经典调色方案,默认为’cartocolors.qualitative.bold_5’

background_color:字符串,控制词云图底色,可传入颜色名称或16进制色彩,默认为’white’

max_font_size:同wordcloud

max_words:同wordcloud

stopwords:bool型,控制是否开启去停用词功能,默认为true,调用自带的英文停用词表

custom_stopwords:传入自定义的停用词list,配合stopwords共同使用

output_name:控制输出词云图文件的文件名,默认为stylecloud.png

font_path:传入自定义字体*.ttf文件的路径

random_state:同wordcloud

 

  对上述参数有所了解之后,下面我们在图17的基础上进行改良,首先我们将图标形状换成炸弹的样子,接着将配色方案修改为scientific.diverging.broc_3:

‘’’生成词云图’’’
stylecloud.gen_stylecloud(text=text,
size=1024,
output_name=‘图18.png’,
palette=‘scientific.diverging.broc_3’, # 设置配色方案
icon_name=‘fas fa-bomb’ # 设置图标样式
)

‘’’显示本地图片’’’
image(filename=‘图18.png’)

 

 

图18

 

3.3 绘制中文词云图

 

  在wordcloud中绘制中文词云图类似wordcloud只需要注意传入支持中文的字体文件即可,下面我们使用一个微博语料数据weibo_senti_100k.csv来举例:

 

weibo = pd.read_csv(‘weibo_senti_100k.csv’)
weibo_text = [word for word in jieba.cut(‘ ‘.join(re.findall(‘[\u4e00-\u9fa5]+’, ‘ ‘.join(weibo[‘review’].tolist())))) if word != ‘ ‘ and word not in stopwords]
weibo_text[:10]

 

图19

 

  接着我们将蒙版图标样式换成新浪微博,将色彩方案换成colorbrewer.sequential.reds_3:

‘’’生成词云图’’’
‘’’生成词云图’’’
stylecloud.gen_stylecloud(text=‘ ‘.join(weibo_text),
size=1024,
output_name=‘图20.png’,
palette=‘colorbrewer.sequential.reds_3’, # 设置配色方案为https://jiffyclub.github.io/palettable/colorbrewer/sequential/#reds_3
icon_name=‘fab fa-weibo’, # 设置图标样式
gradient=‘horizontal’, # 设置颜色渐变方向为水平
font_path=‘simhei.ttf’,
collocations=false
)

‘’’显示本地图片’’’
image(filename=‘图20.png’)

 

图20

 

  以上就是本文的全部内容,如有笔误望指出!

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