使用python制作大数据词云
1 from wordcloud import WordCloud
2 import PIL.Image as image
3 import numpy as np
4 import jieba
5
6
7 # 分词
8 def trans_CN(text):
9 # 接收分词的字符串
10 word_list = jieba.cut(text)
11 # 分词后在单独个体之间加上空格
12 result = " ".join(word_list)
13 return result
14
15
16 with open(r'C:\Users\SAMSUNG\Desktop\101.txt',encoding='UTF-8') as fp:#填写你的文本文件地址
17 text = fp.read()
18 # print(text)
19 # 将读取的中文文档进行分词
20 text = trans_CN(text)
21 mask = np.array(image.open(r'C:\Users\SAMSUNG\Desktop\131422.jpg'))#放入想要生成的图片模板
22 wordcloud = WordCloud(
23 background_color='#FFFFFF', # 指定背景颜色,这里用的是颜色代码
24 # 添加遮罩层
25 mask=mask,
26 # 生成中文字的字体,必须要加,不然看不到中文
27 font_path="C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF"
28 ).generate(text)
29 image_produce = wordcloud.to_image()
30 image_produce.show()
31 wordcloud.to_file('lyxb6.jpg') # 保存到图片默认保存到python文件目录下,不保存的话生成的图没有办法另存为哦。
导入的模板图:
效果:
再整理文本的时候需要根据特定的词语筛查删掉一些不关键的词语:比如 一个、系统、装置、设备、的、这些不能体现你要分析的数据的名词,以及谓语。这样你的图会更有观赏性。
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