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今天来介绍一下如何使用 Python 制作词云。
词云又叫文字云，它可以统计文本中频率较高的词，并将这些词可视化，让我们可以直观的了解文本中的重点词汇。
词的频率越高，词显示的大小也就越大。
1，wordcloud 模块
wordcloud 是一个词云生成器，它不仅是一个 Python 库，还是一个命令行工具。我们可以通过 wordcloud 官方文档，和示例库来学习如何使用它。
在使用 wordcloud 之前，需要先安装它：
pip install wordcloud
2，WordCloud 类
WordCloud 类用于创建词云对象，先来看下它的原型：
WordCloud(font_path=None,
width=400, height=200,
margin=2, ranks_only=None,
prefer_horizontal=0.9,
mask=None, scale=1,
color_func=None, max_words=200,
min_font_size=4, stopwords=None,
random_state=None,
background_color=\'black\',
max_font_size=None,
font_step=1, mode=\'RGB\',
relative_scaling=\'auto\',
regexp=None, collocations=True,
colormap=None, normalize_plurals=True,
contour_width=0, contour_color=\'black\',
repeat=False, include_numbers=False,
min_word_length=0,
collocation_threshold=30)
可以看到，WordCloud 类有很多参数可以设置，这里介绍一些常用的参数：
-
font_path：设置字体文件路径，字体文件以
.ttf为后缀。- 如果分析的文本是中文，则需要设置中文字体，否则会乱码。
- background_color：设置图片背景颜色，默认为 black，也可以设置为 white 等。
- mask：设置背景图片。
- max_words：设置最大的词数，默认为200。
- stopwords：设置停用词。
- max_font_size：设置字体最大值。
- width：设置画布的宽度，默认为400。
- height：设置画布的高度，默认为200。
- random_state：设置多少种随机状态，即多少种颜色。
在创建好词云对象后，可以使用 generate 方法生成词云，并使用 to_file 方法将词云图像保存在文件中。
generate 方法的原型如下：
generate(text)
参数text 是一个用空格隔开的文本字符串。如果分析的是中文，需要先用 jieba 进行分词，可以参考这里。
除了将词云图像保存在文件中，还可以使用 Matplotlib 模块显示词云图像，示例代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud) # wordcloud 是词云对象
plt.axis("off") # 用于关闭坐标轴
plt.show()
3，一个简单的示例
下面演示一个最简单的示例，来看如何使用 wordcloud。
首先创建词云对象：
from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud()
生成词云：
text = "Python is a programming language, it is easy to use."
wc.generate(text)
词云对象的 words_ 属性中存储了每个单词的（归一化后的）权重，权重的范围是 (0, 1]。
words_ 属性是一个字典类型，它存储的键的最大个数为 max_words，即 WordCloud 类的参数。
如下：
>>> wc.words_
{\'Python\': 1.0, \'programming\': 1.0, \'language\': 1.0, \'easy\': 1.0, \'use\': 1.0}
# 示例中的这些单词出现的频率都相等（均为 1），
# 所以它们的权重都是 1。
用 Matplotlib 展示词云图像：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()
词云图像如下：
4，对古诗做词云分析
我在这里准备了一个案例，是对1000 首古诗做词云分析。
代码目录如下：
wordcloud/
├── SimHei.ttf
├── gushi.txt
└── gushi_wordcloud.py
其中：
我将代码也放在这里，方便查看：
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
import os
import sys
import jieba
from wordcloud import WordCloud
if sys.version.startswith(\'2.\'):
reload(sys)
sys.setdefaultencoding(\'utf-8\')
# 去掉一些作者的名字
STOPWORDS = [
u\'李白\', u\'杜甫\', u\'辛弃疾\', u\'李清照\', u\'苏轼\',
u\'李商隐\', u\'王维\', u\'白居易\', u\'李煜\', u\'杜牧\',
]
def load_file(file_path):
if sys.version.startswith(\'2.\'):
with open(file_path) as f:
lines = f.readlines()
else:
with open(file_path, encoding=\'utf-8\') as f:
lines = f.readlines()
content = \'\'
for line in lines:
line = line.encode(\'unicode-escape\').decode(\'unicode-escape\')
line = line.strip().rstrip(\'\n\')
content += line
words = jieba.cut(content)
l = []
for w in words:
# 如果词的长度小于 2，则舍去
if len(w) < 2: continue
l.append(w)
return \' \'.join(l)
if __name__ == \'__main__\':
file_path = \'./gushi.txt\'
content = load_file(file_path)
wc = WordCloud(
font_path="./SimHei.ttf",
stopwords=STOPWORDS,
width=2000, height=1200)
wc.generate(content)
wc.to_file("wordcloud.jpg")
其中：
-
STOPWORDS停用词列表，是一些作者的名字。 -
load_file方法用于加载文本，其中用到了 jieba 分词。
最后将词云图像保存在了 wordcloud.jpg 文件中，如下：
我们也可以从词云对象的words_ 属性中查看每个词的权重，这里我列出前十个：
(\'明月\', 1.0)
(\'今日\', 0.9130434782608695)
(\'不知\', 0.8405797101449275)
(\'何处\', 0.8260869565217391)
(\'不见\', 0.8115942028985508)
(\'春风\', 0.7536231884057971)
(\'无人\', 0.7536231884057971)
(\'不可\', 0.7536231884057971)
(\'万里\', 0.7536231884057971)
(\'现代\', 0.6666666666666666)
（本节完。）
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