详解Python数据可视化编程 - 词云生成并保存(jieba+WordCloud)
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019 @author: dell """ # ============================================================================= # 步骤: # 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/False) # 连接bbb = " ".join(aaa) # 制作xxx = WordCloud(background_color,font_path).generate(bbb) #bbb为字符串 # 显示plt.imshow(xxx) #不能用plt.show() # 取消坐标轴的显示Matplotlib.pyplot.axis("off") # 存为图片xxx.to_file(path) # ============================================================================= from wordcloud import WordCloud from matplotlib import pyplot as plt import jieba with open ( "pythonTest.txt" ,encoding = "utf-8" ) as f: text = f.read() #textFromFile = open("pythonTest",encoding = "UTF-8").read() word_list = jieba.cut( "ABVDEFG" ,cut_all = True ) #切成了一个个的字符串 xxx = " " .join(word_list) #"分隔符".join(需要被连接的数据) 将内容连接为字符串 myWordCloud = WordCloud(background_color = "white" ,font_path = 'C:\windows\Fonts\STZHONGS.TTF' ).generate(text) #myWordCloud = WordCloud(background_color="white",width=1000,height=860,font_path='C:\windows\Fonts\STZHONGS.TTF').generate(text) plt.axis( "off" ) #plt.show(myWordCloud) #没有实际显示,只有背景!!! plt.imshow(myWordCloud) myWordCloud.to_file( "词云图片.jpg" ) #保存为图片 |
注意事项:
<一> jieba分词
- 分词后的返回值类型
- 分词后的返回值
- 如何去除所要分离文本的中英文符号,还有空格符
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | import jieba wordList = jieba.cut( "机器学习,算法对新鲜样本!的适应能力:叫泛化能力" ,cut_all = False ) print ( type (wordList)) #类型是一个生成器generator print (wordList) #本身是一个生成器对象generator Object for list in wordList: if list in ",./;'[]~!@#$%^&*()_+,。、;‘ 【】~!@#¥%……&*()——+《 》?:“{}<>?:\n\r" : None else : print ( list ) |
<二> 对词图进行重新上色的注意事项
- recolor(color_func=color) 正确
- recolor(color) 错误
<三> 读取图片时候的注意事项
a = np.array(Image.open(路径))
<四> python中文件路径注意事项
- 使用 \\
- 使用 /
<五> Spyder中的注释快捷键
- 单行注释:Ctrl+1
- 块注释:Ctrl+4
以上所述是小编给大家介绍的Python数据可视化编程 - 词云生成并保存(jieba+WordCloud)详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!
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