1.引入必要的库: jieba:用于中文分词。 wordcloud:用于生成词云图。 matplotlib:用于显示词云图。 numpy和PIL:用于处理图像,如设置词云图形状。 2.读取文本: 使用open函数读取文本文件,例如: with open("yourfile.txt", "r", encoding="utf-8") as f: text = f.read() 3.分词处理: 利用jieba进行中文分词...
Python中词云主要有WordCloud库,在创建好词云对象后,可以使用什么方法生成词云,并使用to_file方法将词云图像保存在文件中?( ) A. WClou
wordcloud.to_file('wordcloud.png') 在上述代码中,我们将词云保存为一个名为wordcloud.png的图像文件。 九、使用自定义字体 你还可以使用自定义字体来生成词云。首先,你需要下载一个字体文件,例如arial.ttf,然后在生成词云时指定该字体。以下是示例代码: wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_...
最后,您可以将生成的词云保存为图像文件。 wordcloud.to_file("wordcloud.png")# 保存词云为PNG文件 1. 4. 词云参数关系图 为了帮助理解WordCloud类中各参数之间的关系,可以参考以下关系图: WORDCLOUDSTRINGwidthSTRINGheightSTRINGbackground_colorSTRINGmax_wordsSTRINGcolormap 5. 结尾 通过以上步骤和代码示例,你应该...
w = wordcloud.WordCloud() w.generate("python c++ javascript java c c#") w.to_file("a.png") 案例二 import wordcloud txt = '''A good book may be among the best of friends. It is the same today that it always was, and it will never change. It is the most patient and cheerful ...
to_array() //转化为 numpy array to_file(filename) //输出到文件 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. from os import path from scipy.misc import imread import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator ...
from wordcloud import WordCloud text = "Python Java C++ JavaScript PHP Ruby Swift Kotlin Go Rust" #示例文本 wordcloud = WordCloud.generate(text) #创建词云对象 wordcloud.to_file("词云图.jpg") #写出词云图 4、定制词云图的绘制参数 一般情况下,WordCloud对象使用默认参数创建词云图。创建WordCloud实例对象...
from wordcloud import WordCloud # 读取文本文件 text = open(r"C:\Users\abc\Desktop\词云图数据\grape.txt", encoding="utf-8").read() # 对文本进行分词,默认精确模式 text1=jieba.cut(text) # 以空格作为分隔符,将分词后的所有字符串合并成一个新的字符串 ...
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() 此代码段会弹出一个窗口展示词云。plt.axis('off')用于隐藏坐标轴。 六、保存词云到文件 如果对生成的词云满意,可以选择将其保存到文件中。 wordcloud.to_file('wordcloud.png') ...