第一步先定义一个词频背景图，作为词云的载体。用来作为wordcloud中mask参数。mask = np.array(Image.open('u0.jpg'))。u0.jpg如图所示 第二步声明创建wordcloud对象，里面传入参数font_path,mask,max_words,max_font_size。分别代表字体格式路径，绘制词云的背景图，词云最多显示词数，字体最大值。第三步调用...
代码很简洁：from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel# 加载 tokenizer 和模型tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')# 准备输入文本input_text = "The future of technology"input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_...
用wordcloud.generate(text) 可以完成三项工作。 文本预处理 词频统计 将高频词以图片形式进行彩色渲染 然后转化为图片(image_produce = wordcloud.to_image()),显示(image_produce.show())就能看到了 自定义蒙版词云制作 importPIL.Imageasimage fromwordcloudimportW...
# 修改显示的最大的字体大小wordcloud=WordCloud(max_font_size=50).generate(text)# 另外一种展示结果方式image=wordcloud.to_image()image.show() 1.3 自定义词云形状 fromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromwordcloudimportWordCloud,STOPWORDS# 文本地址text_path='test.txt'# 示例文本scr...
wc.generate(text) # 4.使用matplotlib绘图 plt.imshow(wc) plt.axis("off") # 取消坐标系 plt.show() # 在IDE中显示图片 # 5.将生成的词云图保存在本地 wc.to_file('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wordcloud.png') 1. 2. 3. 4. ...
打开一个名为constitution.txt的文本文件,读取其内容,并将其存储在变量text中。 使用WordCloud类生成一个词云对象wc,将文本数据传递给generate方法。 使用matplotlib库显示生成的词云: plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')显示词云图像。 plt.axis('off')关闭坐标轴。
(fit=True)img=qr.make_image(fill_color="black",back_color="white")img.save(output_file)input_file_path="ailx10.txt"output_qr_file="ailx10.png"generate_qr_code_from_file(input_file_path,output_qr_file)print(f"已从文件 {input_file_path} 中读取内容并生成二维码,保存至 {output_qr_...
(wordcloud对中文分词支持不好,建议启用中文分词),也可以我们计算好词频后使用generate_from_frequencies函数wc.generate(text)printtext# wc.generate_from_frequencies( txt_freq)# txt_freq例子为[('词a', 100),('词b', 90),('词c', 80)]# 从背景图片生成颜色值image_colors = ImageColorGenerator(back_...
在本节中,我们将演示如何使用 scikit image 的形态学模块中的函数来实现一些形态学操作,首先对二值图像进行形态学操作,然后对灰度图像进行形态学操作。 二进制运算 让我们从二值图像的形态学操作开始。在调用函数之前,我们需要创建一个二进制输入图像(例如,使用具有固定阈值的简单阈值)。 腐蚀 侵蚀是一种基本的形态...
model = Model(inputs=model.inputs, outputs=model.layers[-1].output)# summarizeprint(model.summary())# extract features from each photofeatures = dict()fornameinlistdir(directory):# load an image from filefilename = directory +'/'+ name ...