标签：plt python text 笔记 wordcloud 词云 path 分词

主要是通过两种方式显示词云，一种是常规方式，一种是以图像背景显示，

如下例子生成十九大报告云：

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词云测试
'''

#coding='utf-8'
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from PIL import Image
import numpy as np

# 显示效果1：常规显示
def wordcolud_show1():
    path = 'shijiuda.txt'  # D://data/shijiuda.txt
    #f = open(path, 'r', encoding='utf-8').read()
    f = open(path).read()
    #结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云
    text = " ".join(jieba.cut(f))  #jieba分词，默认精确模式,对分词结果以空格分开
    #print(text)
    # 生成词云
    wordcloud = WordCloud(
        #设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径,
        font_path="C:\Windows\Fonts\simfang.ttf",
        #设置背景
        background_color="white",
        #设置宽高
        width=1000,
        height=880).generate(text)

    #plt.imshow函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。
    plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")  #第二个参数表示插值运算为双线性插值
    plt.axis("off")
    plt.show()


#显示效果2 给词云加上自己的背景图片
def wordcolud_show2():
    path = 'shijiuda.txt'
    path_img = 'map.jpg'
    # 打开txt文件
    f = open(path).read()
    # 结巴分词
    text = " ".join(jieba.cut(f))  #jieba分词，默认精确模式,对分词结果以空格分开
    #print(text)
    # 打开背景图片，并矩阵化
    background_image = np.array(Image.open(path_img))
    # 生成词云
    wordcloud = WordCloud(
        font_path="C:\Windows\Fonts\simfang.ttf",
        background_color="white",
        # # mask参数=图片背景，有mask后再设定宽高是无效的，因此不用设了
        mask=background_image).generate(text)
    # 生成颜色值
    image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
    # 显示图片
    plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.show()



if __name__ == "__main__":
    #wordcolud_show1()
    wordcolud_show2()

第一种方法结果如下图：

第二种方法结果如下图：

其中背景地图为：

标签：plt,python,text,笔记,wordcloud,词云,path,分词
来源： https://blog.csdn.net/feiyang5260/article/details/86652410

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