词云##
词云是啥？词云突出一个数据可视化，酷炫。以前以为很复杂，不想python已经有成熟的工具来做词云。而我们要做的就是准备关键词数据，挑一款字体，挑一张模板图片，非常非常无脑。准备好了吗，快跟我一起动手吧
模块##
本案例基于python3.6， 相关模块如下，安装都是直接 pip install ：
wordcloud 作用如其名。本例核心模块，它把我们带权重的关键词渲染成词云
matplotlib 绘图模块，主要作用是把wordcloud生成的图片绘制出来并在窗口展示
numpy 图像处理模块，读取图片生成像素矩阵
PIL (pip install pillow) 图片处理模块， 打开初始化图片
jieba 牛逼的分词模块，因为我是从一个txt文本里提取关键词，所以需要 jieba 来分词并统计词频。如果是已经有了现成的数据，不再需要它
代码##
# -*- coding=utf8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba.analyse
import numpy
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
def readTxt(file, encoding='utf8'):
"""
:param file:
:param encoding:
:return:
"""
with open(txt_file, 'r', encoding='utf16') as f:
txt = f.read()
return txt
def textDict(content):
"""
jieba 提取1000个关键词及其比重
:param content:
:return:
"""
result = jieba.analyse.textrank(content, topK=1000, withWeight=True)
# 转化为比重字典
keywords = dict()
for i in result:
keywords[i[0]] = i[1]
return keywords
def renderWordCloud(keywords, sourceImg):
# 获取图片资源
image = Image.open(sourceImg)
# 转为像素矩阵
graph = numpy.array(image)
# wordcloud 默认字体库不支持中文，这里自己选取中文字体
fontPath = 'C:/Windows/Fonts/SIMLI.TTF'
#fontPath = 'C:/Windows/Fonts/mplus-1mn-regular.ttf'
wc = WordCloud(
font_path=fontPath,
background_color='white',
max_words=1000,
# 使用的词云模板背景
mask=graph
)
# 基于关键词信息生成词云
wc.generate_from_frequencies(keywords)
# 读取模板图片的颜色
image_color = ImageColorGenerator(graph)
# 生成词云图
plt.imshow(wc)
# 用模板图片的颜色覆盖
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))
# 关闭图像坐标系
plt.axis('off')
# 显示图片--在窗口显示
plt.show()
txt_file = 'C:/Users/KF/Downloads/《围城》钱钟书(完美版).TXT'
source_img = 'C:/Users/KF/Pictures/ul1241-2001.jpg'
#source_img = 'C:/Users/KF/Pictures/微信图片_20170710102042.jpg'
#source_img = 'C:/Users/KF/Pictures/微信图片_20170710102054.jpg'
#source_img = 'E:\DOC\Carl\wallpapers\d250038c4fde4ea7f36ebe010a7b58ca.jpg'
content = readTxt(txt_file)
keywords = textDict(content)
renderWordCloud(keywords, source_img)
成果##
转播
