你的Python词云库wordcloud显示的都是方框吗?别担心,我有一个妙招让你的中文词云变得美观又清晰!

背景:

  • wordcloud是一个基于python的词云生成库,它可以让你用简单的代码创建出各种形状和颜色的词云图像
  • wordcloudgithub地址:https://github.com/amueller/word_cloud
  • wordcloud\(\color{#FF3030}{默认是不支持显示中文的,中文会被显示成方框}\)

首先

安装wordcloud

pip install wordcloud

当做好数据预处理操作画词云图时

wc = WordCloud(collocations=False, width=1400, height=1400, margin=2).generate(text.lower())

当数据中有中文数据画图会出现以下情况:



这是因为使用的字体不能支持中文

解决方案

解决方法是使用一个能够支持中文的字体。wordcloud有个专门设置字体的参数:font_path : string #字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'

我们把font_path属性加上,再用纯中文的数据集测试。下面的代码是在Windows下安装的jupyterbook测试。

# 源数据太长只截取了一小段
st = 'Silent Angel期待您的光临,共赏美好的声音!Silent Angel期待您的光临,共赏美好的声音!这只HD650在1k的失真左声道是右声道的6倍左右,也超出官方规格参数范围(0.05%),看来是坏了达音科 17周年 倒是数据最好看,而且便宜bose,beats,apple的消費者根本不知道有曲線的存在不错的数据我觉得任何人都可以明确分别高端耳机之间的区别,不用出声都可以,毕竟佩戴感不一样,这还没法做到盲听听出区别是一方面,听出高低的层次要求就更高了。有没有人能从10条电源线里,听出最贵的是哪条?二级银耳朵,对号入座下一般来说所谓“发烧友”起步应该是铜耳朵这个级别,达不到的话就别在HIFI上浪费钱了,入门级产品玩玩就可以了。我觉得器材到一定级别,搭配好了,达到听出来线材区别是一件非常容易的事情。不知老大是哪个级别的自我定位一下,算个铜耳朵吧不是还要能分辩水电,火电和核电的吗。 能分辨这个的是什么耳朵看了下最多到一级银耳朵顶天了。但 mp3 和无损不一定能听出来。银耳飘过。。。'
st = jb.lcut(st)
st = '/'.join(st)
wordcloud = WordCloud(collocations=False,font_path='msyh.ttc', width=1400, height=1400, margin=2).generate(st)
# 显示图片
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

使用其他中文字体

github有个Adobe开源的支持中文的字体库: https://github.com/adobe-fonts

如果想显示其他中文字体,可以去字体库中下载,font_path 属性后填为本地保存地址绝对路径即可,代码例如下:

font = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'
wc = WordCloud(collocations=False, font_path=font, width=1400, height=1400, margin=2).generate(text.lower())

完美解决Python词云库wordcloud不显示中文问题的更多相关文章

  1. python词云生成-wordcloud库

    python词云生成-wordcloud库 全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0' 一.word ...

  2. Python的matplotlib库画图不能显示中文问题解决

    有两种解决办法: 一种是在代码里设置为能显示中文的字体,如微软雅黑(msyh.ttf)和黑体(simsun.ttc) 如下在要画图的代码前添加: import matplotlib.pyplot as ...

  3. python 词云小demo

    词云小demo jiebawordcloud 一 什么是词云? 由词汇组成类似云的彩色图形.“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”,从而过 ...

  4. 词云绘制wordcloud

    wordcloud是优秀的第三方词云展示库,该库以空格为分割线,按照单词出现的频率自动设置字号与颜色实例如下 import wordcloud#词云库 import jieba#分词库 a=open( ...

  5. python词云图之WordCloud

    1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import ...

  6. Python 词云 【中/英】小白简单入门教程

    1. 分析 构建词云需要具备: 原料即文章等内容 将内容进行分词 将分词后的内容利用构建词云的工具进行构建 保存成图片 2. 需要的主要模块 jieba 中文分词 wordcloud 构建词云 3. ...

  7. python预课05 爬虫初步学习+jieba分词+词云库+哔哩哔哩弹幕爬取示例(数据分析pandas)

    结巴分词 import jieba """ pip install jieba 1.精确模式 2.全模式 3.搜索引擎模式 """ txt ...

  8. Python 词云可视化

    最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是 ...

  9. python词云的制作方法

    第一次接触到词云主要是觉得很好看,就研究了一下,官方给出了代码的,但是新手看的话还是有点不容易,我们来尝试下吧. 环境:python2.7 python库:PIL(pillow),numpy,matp ...

  10. python 词云学习

    词云入门 三步曲 数据获取:使用爬虫在相关网站上获取文本内容 数据清洗:按一定格式对文本数据进行清洗和提取(文本分类,贴标签) 数据呈现:多维度呈现和解读数据(计算,做表,画图) 一 模块的安装 pi ...

随机推荐

  1. XCODE9.1的一些新问题

    自从XCODE7苹果就允许用免费的开发者账号进行真机测试了,但是还是有很多限制的. 在用的过程中发现限制如下: 1.只能生成*.app文件,不能打包成ipa.官方这么说的,但是奇诡的是,我archiv ...

  2. Vue 3 中用组合式函数和 Shared Worker 实现后台分片上传(带哈希计算)

    01. 背景 最近项目需求里有个文件上传功能,而客户需求里的文件基本上是比较大的,基本上得有 1 GiB 以上的大小,而上传大文件尤其是读大文件,可能会造成卡 UI 或者说点不动的问题.而用后台的 W ...

  3. python 安装包时 ERROR: Failed building wheel for webrtcvad

    报错信息: error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for webrtcvad (pyproject.toml) did not ru ...

  4. Session概述(选自WebX)

    http://openwebx.org/docs/Webx3_Guide_Book.html#d0e9084 8.1. Session概述 8.1.1. 什么是Session HTTP协议是无状态的, ...

  5. 02Java学习_注意事项和学习方法

    02_Java 开发注意事项细节和学习方法 目录 02_Java 开发注意事项细节和学习方法 注意事项 学习方法 注意事项 .java 是 Java 文件的拓展名.源文件的基本组成部分是类--clas ...

  6. ConfigureAwait in .NET8

    ConfigureAwait in .NET8 ConfigureAwait(true) 和 ConfigureAwait(false) 首先,让我们回顾一下原版 ConfigureAwait 的语义 ...

  7. C++ Qt开发:Slider滑块条组件

    Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍Slider滑 ...

  8. 使用IDEA2022.3创建web工程~

    为什么突然记录这么一篇博客呢? 以前都是用2019IDEA的,突然换成了IDEA2022懵逼了,所以记录一下~ 具体步骤 1.创建一个新的Project 2.注意选择BuildSystem 3.在当前 ...

  9. KNN算法之KD树(K-dimension Tree)实现 K近邻查询

    KD树是一种分割k维数据空间的数据结构,主要应用于多维空间关键数据的搜索,如范围搜索和最近邻搜索. KD树使用了分治的思想,对比二叉搜索树(BST),KD树解决的是多维空间内的最近点(K近点)问题.( ...

  10. flower插件-监视celery

    安装和使用: https://flower.readthedocs.io/en/latest/install.html#installation https://github.com/mher/flo ...