Python制作词云图代码实例

下面是“Python制作词云图代码实例”的完整攻略：

1. 准备工作

• 安装Python环境及相关的库：jieba，wordcloud
• 准备好需要生成词云图的文本

2. 数据预处理

首先，需要对文本进行预处理，将其中的无用字符剔除，只留下有效的文本部分，例如：

import jieba

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
word_list = jieba.cut(text)

3. 生成词频统计数据

其次，需要对分好词的文本进行统计，生成词频数据，可以使用Python中的Counter：

from collections import Counter

# 统计词频
word_count = Counter(word_list)

4. 生成词云图

生成词云图需要使用wordcloud库，先创建一个WordCloud对象，并设置相关参数：

from wordcloud import WordCloud

# 创建WordCloud对象
wc = WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',  # 字体文件路径
    max_words=200,  # 最大词数
    width=800,  # 画布宽度
    height=600,  # 画布高度
    background_color='white',  # 背景色
)

然后，使用generate_from_frequencies方法，生成词云图：

# 生成词云图
wc.generate_from_frequencies(word_count)

# 显示词云图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

示例说明1：生成一张简单的根据中文文本生成的词云图：

import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
word_list = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_count = Counter(word_list)

# 创建WordCloud对象
wc = WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',  # 字体文件路径
    max_words=200,  # 最大词数
    width=800,  # 画布宽度
    height=600,  # 画布高度
    background_color='white',  # 背景色
)

# 生成词云图
wc.generate_from_frequencies(word_count)

# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

示例说明2：在生成的词云图中添加自定义形状，使词云图呈现该形状：

import jieba
from PIL import Image
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用jieba分词
word_list = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_count = Counter(word_list)

# 创建WordCloud对象
mask = np.array(Image.open('mask.png'))  # 自定义形状
wc = WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',  # 字体文件路径
    max_words=200,  # 最大词数
    mask=mask,  # 自定义形状
    width=800,  # 画布宽度
    height=600,  # 画布高度
    background_color='white',  # 背景色
)

# 生成词云图
wc.generate_from_frequencies(word_count)

# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

注意事项：
- 图片文件需要与python文件放在同一目录下或指定目录
- 如果使用的是中文文本，需要先安装中文字体，在WordCloud对象中设置font_path参数，保证词云图中的中文文本显示正常
- 另外需要注意的是，生成的词云图是基于词频统计的，因此，如果用于分析词汇语义，需要对文本进行一些更深入的处理，在此不再赘述。