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词云图是根据词出现的频率生成词云，词的字体大小表现了其频率大小。 〇、碎碎念用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多，所以不再赘述。 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久，下面只讲这种方法。 generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少，不需要自动生成的情况下。 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tuple，但是我试了很久都不行，最后发现居然应该是dict 字典形式！ 即形如：{ word1: fre1, word2: fre2, word3: fre3,......, wordn: fren } 注意词云wordcloud的中文显示，需要特殊处理，在网上看了不少是说加字体路径之类的方法我试了都不行，最后只好采用改变编码的形式才解决好Σ(っ°Д°;)っ： name[i] = name[i].decode('gb2312')( • ̀ω•́ )✧还有，示例词云的轮廓背景图由back.jpg给出，如下图： 1、price.csv name,val 南京,3.19 徐州 ,3.18 淮安,3.16 盐城,3.15 宿迁,3.14 泰州,3.14 扬州,3.13 南通,3.13 连云港 ,3.14 镇江,3.15 无锡,3.14 苏州,3.16 常州,3.17第一列是城市名，第二列是词频数值， csv文件本质上就是以逗号（，）分隔开的txt文件，所以用excel打开形式为： 
二、导入模块包
可参考Windows下安装Python、matplotlib包 及相关https://blog.csdn.net/mikasa3/article/details/78942650 1、numpy 2、pandas 3、wordcloud 4、matplotlib 三、完整代码如下： import random import numpy as np import pandas as pd from pyecharts import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image,ImageSequence from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator def DrawWordcloud(read_name): image = Image.open('back.jpg')#作为背景形状的图 graph = np.array(image) #参数分别是指定字体、背景颜色、最大的词的大小、使用给定图作为背景形状 wc = WordCloud(font_path = 'C:\\windows\\Fonts\\simhei.ttf', background_color = 'White', max_words = 50, mask = graph) fp = pd.read_csv(read_name)#读取词频文件 name = list(fp.name)#词 value = fp.val#词的频率 for i in range(len(name)): name[i] = str(name[i]) #注意因为要显示中文，所以需要转码 name[i] = name[i].decode('gb2312') dic = dict(zip(name, value))#词频以字典形式存储 wc.generate_from_frequencies(dic)#根据给定词频生成词云 image_color = ImageColorGenerator(graph) plt.imshow(wc) plt.axis("off")#不显示坐标轴 plt.show() wc.to_file('Wordcloud.png')#保存的图片命名为Wordcloud.png if __name__=='__main__': DrawWordcloud("Price.csv") 四、运行结果1、词云图 |
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