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Python数据可视化之词云wordcloud

2019-10-23 23:30 浏览: 184 次 我要评论(0 条) 字号:

Wordcloud是一个生成词云的Python包,可以以词语为基本单位更加直观和艺术的展示文本,呈现效果类似标签云。这里主要讲解下如何使用。

wordcloud使用文档

所有函数均封装在WordCloud类里:

  • WordCloud([…]) 生成并绘制WordCloud对象
  • ImageColorGenerator(image) 词云颜色生成器(基于图片颜色)
  • random_color_func([]) 词云颜色随机生成

wordcloud.WordCloud

class wordcloud.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=0.5, regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True)

参数:

  • font_path : string需要使用的字体路径(支持OTF和TTF)。英文可以不进行设置,如果要呈现中文,则必须设置为中文字体,否则会显示乱码。
  • width : int (default=400) 画布的宽度。
  • height : int (default=200) 画布的高度。
  • prefer_horizontal : float (default=0.90) 尝试水平摆放字体和垂直摆放字体的比例,若prefer_horizontal < 1,当摆放不合适的时候,算法将尝试旋转单词。目前没有内置的方法来获取垂直单词
  • mask : nd-array or None (default=None) 背景图形,如果想根据图片绘制,则需要设置
  • scale : float (default=1)计算值和绘图之间的缩放比例。 对于大型文字云图像,使用缩放而不是较大的画布尺寸要快得多,但可能导致较粗糙的文字。
  • min_font_size : int (default=4) 使用最小的字体大小。 当没有更多的空间时停止绘制。
  • font_step : int (default=1) 字体的步长。 font_step > 1时可能会加快计算速度,但会导致糟糕的字体适应性布局。
  • max_words : number (default=200) 单词的最大数目。
  • stopwords : set of strings or None 停用词集合,这些词将被忽略。 如果没有,则将使用内置的STOPWORDS列表。
  • background_color : color value (default=”black”) 词云图像的背景颜色。
  • max_font_size : int or None (default=None) 使用的最大字体大小。 默认使用图像的高度。
  • mode : string (default=”RGB”) 当模式为“RGBA”且background_color为None时,会生成透明背景。
  • relative_scaling : float (default=.5) 字体大小的相对单词频率的重要性。 relative_scaling = 0时,只考虑单词等级。 使用relative_scaling = 1时,频繁两倍的单词将具有两倍的大小。 如果你想考虑单词的频率,而不仅仅是他们的等级,那么5左右的relative_scaling通常看起来不错。
  • color_func : callable, default=None 可用参数关键字font_size, position, orientation, font_path, random_state调用,它为每个单词返回一个PIL颜色。 覆盖”colormap”。 请参阅colormap来指定matplotlib的颜色映射。
  • regexp : string or None (optional) 正则表达式将输入文本拆分为待处理文本中的标记。 如果指定None,则使用r“ w [ w’] +”。
  • collocations : bool, default=True 是否包含两个词的搭配(bigrams),默认为True。
  • colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” matplotlib 色图,可更改名称进而更改整体风格
  • Matplotlib色彩映射表为每个单词随机绘制颜色。 如果指定了“color_func”,则忽略。
  • normalize_plurals : bool, default=True 是否从文字中删除“尾随”。 如果为真,当出现以’s’结尾的单词,则以’s’结尾的单词将被删除,并将其计数添加到没有’s’结尾的版本,以’ss’结尾的单词被忽略。

注意:较大的画布使代码明显变慢。 如果您需要较大的单词云,请尝试较小的画布大小,然后设置缩放参数。根据最大字体大小和缩放启发式算法,相比单词实际出现的频率,算法可能会给单词的等级更多的权重。

初始化实例(默认值):

__init__(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=0.5, regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True)

属性:

  • words_ (dict of string to float) 单词标识对应其出现次数,如{‘hello’:90, ‘good’:30}.. versionchanged: 2.0 words_: 现在是一个字典
  • layout_ (list of tuples (string, int, (int, int), int, color))) 编码拟合词云,为每个单词编码字符串,字体大小,位置,方向和颜色。

方法:

  • fit_words(frequencies) 根据单词和频率创建一个word_cloud。别名为generate_from_frequencies。参数:frequencies : array of tuples 元组包含单词及其频率。Note:最新版已经改为字典了。
  • generate_from_frequencies(frequencies, max_font_size=None) 根据单词和频率创建词云。参数 :frequencies: dict from string to float字典包含单词及其频率。max_font_size: int 使用此最大字体大,而不是max_font_size
  • generate(text) 从文本生成wordcloud。别名generate_from_text。实际调用process_text和generate_from_frequencies。
  • generate_from_text(text) 从文本生成wordcloud。实际调用process_text和generate_from_frequencies。
  • process_text(text) 将长文本拆分为单词,去除停用词(敏感词)。
  • recolor(random_state=None, color_func=None, colormap=None) 重新着色现有布局。
  • to_array() 转换为numpy数组。词云图像作为numpy矩阵。
  • to_file(filename) 导出为图像文件。

wordcloud.ImageColorGenerator

class wordcloud.ImageColorGenerator(image) 基于彩色图像的颜色生成器。根据RGB图像生成颜色。一个单词将使用彩色图像中包围矩形的平均颜色进行着色。构造完成后,该对象充当可调用对象,可以将其作为color_func传递给WordCloud类的构造函数或recolor这个重新着色方法。

参数:

  • image : n维矩阵, shape (height, width, 3) 用于生成文字颜色的图像。 Alpha通道被忽略。对于wordcloud实例,这应该和画布大小相同。

wordcloud.random_color_func

wordcloud.random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None) 随机色调颜色生成。默认着色方法。 这只是随机选择一个值为80%和光照50%的色调。

参数:

  • word, font_size, position, orientation: ignored.
  • random_state : random.Random object or None, (default=None) 如果给定了一个随机对象,则用它来生成随机数。

Wordcloud实战:基于tf-idf生成词云

网上的很多文章都是基于词频生成词云,这里来进一步实践通过tf-idf生成词云,让“关键词”更加突出。

1、 使用词频方式生成词云

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

with open("data/2019年国务院政府工作报告.txt", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

with open("data/CNENstopwords.txt", encoding="utf-8") as f:
    stopwords = f.read()

text = jieba.cut(content)

new_text = []
for w in text:
    if w not in stopwords:
        new_text.append(w)
counter = Counter(new_text)

wordcloud = WordCloud(font_path="font/FZYingXueJW.TTF", background_color="white", width=800, height=600)
wordcloud.generate_from_frequencies(dict(counter.most_common(50)))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

2、 使用tf-idf方式生成词云

import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

with open("data/2019年国务院政府工作报告.txt", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()
    tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=50, withWeight=True)
    wordcloud = WordCloud(font_path="font/FZYingXueJW.TTF", background_color="white", width=800, height=600)
    wordcloud.generate_from_frequencies(dict(tags))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
plt.show()

从上面两张图可以看到两者还是存在很大的区别的。

参考链接:



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