在生成词云图之前,我们需要导入一些必需的库,包括numpy、wordcloud、PIL、matplotlib.pyplot和openpyxl。其中,numpy用于数据处理,wordcloud用于生成词云,PIL用于图像处理,matplotlib.pyplot用于在笔记本中显示图片,openpyxl用于读取词频Excel文件。此外,还需要准备一个背景图片作为词云的背景。 我们通过读取存放词频Excel文件的文件...
指定使用utf-8编码读取with open('../xyj.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:text = f.read()# 生成对象wc = WordCloud(font_path='../Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)# 显示词云plt.imshow...
根据上面描述的wordcloud库，就可以用来做词云，这里用python3.6进行编写。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...
要用Python生成词云,你可以按照以下步骤操作: 1. 安装必要的Python库 首先,你需要安装wordcloud和matplotlib库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install wordcloud matplotlib 2. 准备要生成词云的数据 词云的数据可以是一段文本或一个包含多个文本的列表。例如,这里有一段简单的文本数据: python...
Python生成词云 一、词云生成的基本原理 词云是一种可视化展示文本内容的工具,用于显示文本中出现次数较高的关键词。其主要思想是将文本中频繁出现的词汇以视觉化的方式展现出来,可以很快地帮助人们了解文本的主要内容和关键信息。 生成词云的基本原理是,首先需要解析文本中的关键词,统计其出现频率,然后利用排版算法将其...
# 生成词云 wc.generate(ci_text) # 保存词云图片 wc.to_file("C:/wclc/lung02.png") #在python交互界面显示词云图片,设置显示大小,显示图片,如果不需要,可以直接查看上步保存的文件 plt.figure(figsize=[20,10]) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') ...
python中文词云生成 一、词云 “词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。 二、python实现中文词云显示 1、需要准备的python库包括,matplotlib,jieba和wordcloud,可以通过pip...
python NLP生成词云 python生成中文词云的代码 一、生成汉字词云图的代码如下: from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块 import jieba #jieba分词 path_txt='E://python/all.txt' 1. 2. 3. 4. 5. f = open(path_txt,'r',encoding='UTF-8').read()...
统计词频词云 根据上面描述的wordcloud库,就可以用来做词云,这里用python3.6进行编写。 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...
生成词云是一种将文本数据可视化的流行方法,可以用来显示文本中词汇的频率或重要性。在Python中,可以利用wordcloud库轻松创建词云。要生成词云,首先需要安装wordcloud库,然后加载或创建文本数据,使用WordCloud类创建一个词云对象,调用生成方法创建词云、调整参数优化显示效果、保存或展示最终的词云图片。对于调整参数来优化显示...