词云（Word Cloud）设计

1. 安装Word Cloud

1.1 下载对应python版本和硬件的whl文件

  • 下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

  • 选择当前系统环境适用的文件，如：wordcloud‑1.8.1‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl（python 3.7 windows 64位）。
    在这里插入图片描述

  • 点击文件，浏览器会自动下载。下载完成后，将文件移动到D:\software\Python文件夹下（路径最好不要包含中文）

1.2 安装Word Cloud

使用pip install命令安装所下载的whl文件。

pip install D:\software\Python\wordcloud-1.8.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl

在这里插入图片描述

2. 编写词云程序

产生词云的步骤：

  • 1.读取词云的文本文件；
  • 2.WordCloud()不含参数表示使用默认环境，WordCloud().generate()方法创建文本文件的词云对象；
  • 3.使用to_image()方法创建词云图像文件；
  • 4.show()显示词云图像文件
2.1 英文词云
# author:mlnt
# createdate:2022/8/21
from wordcloud import WordCloud  # 导入WordCloud模块

"""
产生词云的步骤：
1.读取词云的文本文件；
2.WordCloud()不含参数表示使用默认环境，WordCloud().generate()方法创建文本文件的词云对象；
3.使用to_image()方法创建词云图像文件；
4.show()显示词云图像文件
"""

with open(file='test1.txt') as f:    # 打开文本文件
    txt = f.read()   # 读取文本

wd = WordCloud().generate(txt)  # 由txt文字产生WordCloud对象
imageCloud = wd.to_image()  # 创建词云图像文件
imageCloud.show()  # 显示词云图像文件
imageCloud.save('test1.png')  # 保存词云图像文件

test1.txt

Java PHP C C++ C# Python Ruby Go
Chrome Firefox
MySQL Oracle SQL Sever
Windows Linux Mac
Android IOS
Mazda Nissan Opel Peugeot Porsche Renault Rover Skoda Subaru
Toyota Volvo Volkswagen Suzuki

效果：
在这里插入图片描述

2.2 含中文的词云

需要安装中文分词函数库模块jieba：

pip install jieba

# author:mlnt
# createdate:2022/8/21

# 需要安装中文分词函数库模块jieba
# pip install jieba

from wordcloud import WordCloud  # 导入WordCloud模块
import jieba  # 导入jieba模块

# 设置编码
with open(file='test2.txt', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()  # 读取文件

# 使用cut()方法将读取的文件进行分词
cut_txt = ' '.join(jieba.cut(txt))  # 产生分词的字符串

# 创建词云对象
wd = WordCloud(
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF',  # 字体文件路径 华文行楷
    background_color='silver',  # 设置词云背景颜色
    width=600,   # 宽度
    height=400,  # 高度
).generate(cut_txt)

imageCloud = wd.to_image()  # 创建词云图像文件
imageCloud.show()   # 显示词云图像文件
imageCloud.save('test2.png')  # 保存词云图像文件

test2.txt：

Java PHP C C++ C# Python Ruby Go
Chrome Firefox
MySQL Oracle SQL Sever
Windows Linux Mac
Android IOS
Mazda Nissan Opel Peugeot Porsche Renault Rover Skoda Subaru
Toyota Volvo Volkswagen Suzuki
夏 商 周 春秋 战国 秦
西游记 红楼梦 三国演义 水浒传
百度 腾讯 阿里巴巴
京东 淘宝 拼多多

效果：
在这里插入图片描述

2.3 使用matplotlib模块创建词云图像
# author:mlnt
# createdate:2022/8/21
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud  # 导入WordCloud模块
import jieba  # 导入jieba模块

# 设置编码
with open(file='test2.txt', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()  # 读取文件

# 使用cut()方法将读取的文件进行分词
cut_txt = ' '.join(jieba.cut(txt))  # 产生分词的字符串

# 创建词云对象
wd = WordCloud(
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF',  # 字体文件路径 华文行楷
    background_color='silver',  # 设置词云背景颜色
    width=600,   # 宽度
    height=400,  # 高度
).generate(cut_txt)

# 使用matplotlib模块的imshow()方法创建图像文件
plt.imshow(wd)
plt.axis('off')  # 隐藏轴线
# 保存图像文件
plt.savefig('词云图像.jpg', bbox_inches='tight')
plt.show()  # 显示词云图像文件

在这里插入图片描述

  • 使用jieba模块分割整段文字
# author:mlnt
# createdate:2022/8/21
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud  # 导入WordCloud模块
import jieba  # 导入jieba模块

# 设置编码
with open(file='陋室铭.txt', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()  # 读取文件

# 使用cut()方法将读取的文件进行分词
cut_txt = ' '.join(jieba.cut(txt))  # 产生分词的字符串

# 创建词云对象
wd = WordCloud(
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF',  # 字体文件路径 华文行楷
    background_color='silver',  # 设置词云背景颜色
    width=600,   # 宽度
    height=400,  # 高度
).generate(cut_txt)

# 使用matplotlib模块的imshow()方法创建图像文件
plt.imshow(wd)
plt.axis('off')  # 隐藏轴线
# 保存图像文件
plt.savefig('陋室铭分割.jpg', bbox_inches='tight')
plt.show()  # 显示词云图像文件

在这里插入图片描述

2.4 创建含图片背景的词云

图片须无背景色。

import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud  # 导入WordCloud模块

# 设置编码
with open(file='huge.txt', encoding='utf-8') as f:
    txt = f.read()  # 读取文件


def transform_mask(imagename):
    mask = np.array(Image.open(imagename))
    mask = mask[:, :, 0]  # transform 3d image to 2d for easier visualization

    def transform_format(val):
        if val.any() == 0:
            return 255
        else:
            return val

    # Transform your mask into a new one that will work with the function
    transformed_mask = np.ndarray((mask.shape[0], mask.shape[1]), np.int32)
    for i in range(len(mask)):
        transformed_mask[i] = list(map(transform_format, mask[i]))
    return transformed_mask


# bgImage = np.array(Image.open('huge1.png'))  # 背景图

# 创建词云对象
wd = WordCloud(
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\Muyao.TTF',  # 字体文件路径
    background_color='white',  # 设置词云背景颜色
    mask=transform_mask('huge.png')  # mask设置
).generate(txt)

# 使用matplotlib模块的imshow()方法创建图像文件
plt.imshow(wd)
plt.axis('off')  # 隐藏轴线
# 保存图像文件
plt.savefig('含图片背景的词云.jpg', bbox_inches='tight')
plt.show()  # 显示词云图像文件

测试文本：

仙剑奇侠传 琅琊榜 神话 伪装者
大好时光 天外飞仙 猎场
忘记时间 一吻天荒 六月的雨
天亮以后 风起时 蓝光 逍遥叹
南方车站的聚会 仙剑奇侠传三
轩辕剑之天之痕 香格里拉
风中奇缘 生活启示录 旋风十一人
李逍遥 宇文拓 景天
董永 易小川 扎西平措 穆奇

测试图片：
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效果：
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参考：
# python
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