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dict, None] = None, # 词云图文字的配置 textstyle_opts: types.TextStyle = None, # 词云图文字阴影的范围 emphasis_shadow_blur: types.Optional[types.Numeric] = None, # 词云图文字阴影的颜色 emphasis_shadow_color: types.Optional[str] = N
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首先需要一份待分析的文本数据,由于文本数据都是一段一段的,所以第一步要将这些句子或者段落划分成词,这个过程称之为分词,需要用到Python中的分词库jieba。 分词之后,就需要根据分词结果生成词云,这个过程需要用到wordcloud库 最后需要将生成的词云展现出来,用到大家比较熟悉的matplotlib 理清了词云图绘制的主要脉络之后...
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2024年2月21日```python #自定义词云图样式 wordcloud=WordCloud( background_color='white',#设置背景颜色 max_words=200,#最大显示的词数 mask=your_mask_image,#设置词云图形状 contour_color='steelblue',#设置轮廓线颜色 contour_width=1,#设置轮廓线宽度 font_path='your_font.ttf'#设置字体文件路径 ...
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Python中,生成词云图通常使用的是`wordcloud`库。词云图是一种文本可视化技术,用于展示文本数据中关键词的频率,其中关键词以不同大小的形式出现,以反映其在文本中的重要性。接下来,我将详细解释如何设置词云图形状。 1. 理解词云图的概念和用途 词云图通过视觉方式展示文本数据中关键词的频率,帮助用户快速识别文本中的关键信息。 2. 研究Python中生成词云图的库 在Python中,`wordcloud`库是最常用的生成词云图的工具。它提供了丰富的功能,允许用户自定义词云图形状、颜色、字体等。 3. 选择适合的库并了解其基本用法 我们选择`wordcloud`库,并简要了解其基本用法。首先,需要安装`wordcloud`库: ```bash pip install wordcloud ``` 然后,可以导入库并生成一个简单的词云图: ```python from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt 示例文本 text = "Python 词云图 形状 自定义" 生成词云图 wordcloud = WordCloud().generate(text) 显示词云图 plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() ``` 4. 学习如何设置词云图的形状 `wordcloud`库允许用户通过`mask`参数自定义词云图的形状。`mask`参数接受一个NumPy数组,该数组表示一个二值图像(即只有黑白两种颜色),其中白色部分(值为1)将用于显示词云,黑色部分(值为0)将保持空白。 以下是一个使用自定义形状(例如,心形)生成词云图的示例: ```python import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt 读取自定义形状图像(应为二值图像) mask = np.array(Image.open('heart_mask.png')) 示例文本 text = "Python 词云图 自定义形状 心形" 生成词云图,并应用自定义形状 wordcloud = WordCloud(mask=mask, background_color='white').generate(text) 显示词云图 plt.imshow(wordcloud, i

2024年3月3日1.基本词云图 1.2 准备词汇 1.3 配置参数并生成词云图 1.4 在Python窗口中显示图片 1.5 效果展示 1.6 完整代码 2.1 找到自己所需形状图片 2.2 利用PS将图片设置为黑白色 1.基本词云图 1.1 导入所需库 importmatplotlib.pyplotaspltfromwordcloudimportwordcloud 1 2 1.2 准备词汇 # (1)读取当前路径以上file文件中...
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2024年5月6日分板块分别有引用的库、阅读文本、分词并设置停用词、设置png掩膜、字体设置、生成词云图,感谢您点开这篇分享,祝顺利。 一、引用的库 1 2 3 4 5 6 7 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import jieba.posseg as pseg from collections import ...