前言

词云的使用相信大家已经不陌生了，使用很简单，直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片，从中可以直观的看出各个词汇所占比重。

之前我们也介绍过一篇关于Python制作词云的方法，需要的朋友可以参考这篇文章：https://www.jb51.net/article/132037.htm

最近正好想做一个人的logo，于是乎决定使用词云来制作完成。

wordcloud安装

pip install wordcloud

使用 pip 安装你肯定会遇到一个坑，安装过程中可能会报错，提示你安装 Microsoft Visual C++ 14.0，但是这个安装过程很耗时。

有另一个方法可以解决，就是下载相应的whl文件安装。下载链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

文件下载后，cmd 进入whl文件所在文件夹下，然后输入以下命令：

pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

wordcloud代码使用

安装成功后我们马上开始制作我们的图片。

from os import path
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

d = path.dirname(__file__)

# 读文本文件
text = open(path.join(d, 'data.txt')).read()

# 读取自定义图片
alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "pic.jpg")))

# 你可以通过 mask 参数 来设置词云形状
wc = WordCloud(background_color="white",max_words=2000, 
  mask=alice_coloring, max_font_size=60,random_state=102,scale=8,
  font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttf").generate(text)

wc.generate_from_text(text)
print('开始加载文本')
# 改变字体颜色
img_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)
# 字体颜色为背景图片的颜色
wc.recolor(color_func=img_colors)
# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
# 是否显示x轴、y轴下标
plt.axis('off')
plt.show()
# 获得模块所在的路径的
d = path.dirname(__file__)
# 将多个路径组合后返回
wc.to_file(path.join(d, "h16.jpg"))
print('生成词云成功!')

上面 text 文本内容是通过爬虫采集的，爬取的关于数据科学的一篇文章，有了文本源之后准备好你想要生成词云的图片就行了。

配置 wordcloud 的参数对于图片效果尤为重要，下面我们着重介绍一下wordcloud的参数含义：

• 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'
• width : int (default=400) 输出的画布宽度，默认为400像素
• height : int (default=200) 输出的画布高度，默认为200像素
• prefer_horizontal : float (default=0.90) 词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9
• mask : nd-array or None (default=None) 若参数为空，则正常绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，形状被 mask 取代。除白色的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。
• scale : float (default=1) 按照比例进行放大画布，如设置为2，则长和宽都是原来画布的2倍。
• min_font_size : int (default=4) 显示的最小的字体大小
• font_step : int (default=1) 字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。
• max_words : number (default=200) 要显示的词的最大个数
• stopwords : set of strings or None 设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS
• background_color : color value (default=”black”) 背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。
• max_font_size : int or None (default=None) 显示的最大的字体大小
• mode : string (default=”RGB”) 当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。
• relative_scaling : float (default=.5) 词频和字体大小的关联性
• color_func : callable, default=None 生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
• regexp : string or None (optional) 使用正则表达式分隔输入的文本
• collocations : bool, default=True 是否包括两个词的搭配
• colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” 给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。

效果展示

使用的照片是博主自己的照片。

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总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。