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用 Python 制作词云图

myzbx 2025-01-21 20:00 37 浏览

前言

文本可视化中大家会经常用的“词云图”吧。“词云”就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”,对文本中出现频率较高的关键词进行视觉上的突出。词云图过滤掉大量的文本信息,使浏览者只要一眼扫过词云图就可以领略文本的主旨。

制作词云图有几种方法:

1.pyecharts —— 简单易用但不够美观

使用 pyecharts 生成词云图是一件非常简单的事情,只需要简单的几行代码即可。

2.wordcloud —— 使用最多的的词云库

wordcloud 是使用Python 制作词云图使用最广泛的工具,但是使用它制作词云图并不是一件简单的事情:首先,在安装它的时候,就很有可能遇到麻烦,因为 wordcloud 库需要依赖 Microsoft Visual C++ 环境,需要事先安装该组件;其次,为了词云图的美观,使用过程中需要配合其他第三方库使用,比如 PIL(用于加载背景图)

以上都是经常见到的,今天来说一下stylecloud —— 最接近完美的 Python 词云库

stylecloud是一款简单易用的 Python 词云生成第三方库,使用非常简单,但是得到的词云图却高级感十足。事实上,stylecloud 是 wordcloud 的高级封装版本。这意味着 stylecloud 库需要依赖 wordcloud 库。这也是我们认为它接近完美而非真正完美的原因。

1.安装stylecloud库并导入

# 导入 stylecloud 库 
from stylecloud import gen_stylecloud

2.准备数据

3.选择词语形状

stylecloud 词云形状使用特定网站中的图标,进入该网站,滚动鼠标下拉找到【查看图标】,点击进入后即可在 1600+ 图形中选择中意的形状,选择图形后,点击图形右上角即可复制图形的名称,如下图所示:

我们再将复制到的内容赋给参数 icon_name 即可生成这个形状的词云,代码如下:

words=' '.join(tfidf_df_chaping)
gen_stylecloud(
    #file_path='词频最高的200词.csv',   # 必要参数,语料的路径,如果语料是列表格式,则改用 text 参数
    text=words,#文本内容
    size=(600,600),         # 词云图的长宽,设置更大的数字可以增加成图的分辨率,但代码运行时间会随之增加
    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量
    max_font_size=120,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200
    #font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数,否则中文会显示异常
    output_name='词云图.png',      # 保存词云图的路径
    icon_name='fas fa-cloud'    # 设置词云形状为云朵,设置此参数后,系统会到自动到网页端获取对应的背景图
)

报错:

如果是10.0改为9.5还不行,再次尝试一个版本,比如说,9.4.0。

图形1

另外,再添加参数 invert_mask=True 还可以将形状反转,(代码省略)直接展示结果:

4.配色方案

配色方案将直接影响词云图的观感,在展示某些主题下的文本词云时,可以选择合适的配色。比如当我们制作与海洋产业有关系的文本词云时,可以设置主题颜色为蓝色/绿色/青色系列颜色。stylecloud 中词云的配色可以由 Python 配色工具库 palettable 来提供,其默认的配色方案也是由palettable 所提供的。我们找到了民间大神整理的配色方案PDF文档,文档中部分配色方案如下图所示:

如果想要使用图中的配色方案,只需在生成词云的代码前面声明(使用上图中左侧的代码)即可,例如,我们使用上图中 Blues_7 蓝色配色方案,声明配色方案的代码如下

# 导入配色方案库
import palettable
palettable.colorbrewer.sequential.Blues_7
# 下面在添加生成词云的代码即可
gen_stylecloud(
    #file_path='词频最高的200词.csv',   # 必要参数,语料的路径,如果语料是列表格式,则改用 text 参数
    text=words,#文本内容
    size=(600,600),         # 词云图的长宽,设置更大的数字可以增加成图的分辨率,但代码运行时间会随之增加
    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量
    max_font_size=120,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200
    #font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数,否则中文会显示异常
    output_name='词云图2.png',      # 保存词云图的路径
    icon_name='fas fa-cloud' ,# 设置词云形状为云朵,设置此参数后,系统会到自动到网页端获取对应的背景图
    palette='cartocolors.qualitative.Bold_7',  # 配色方案,由于前面声明了其他的配色方案(Blues_7),

)

此外,假如配色方案中没有我们喜欢的配色方案,那么我们还可以自定义配色方案,将选择的颜色填入一个列表,再将颜色列表赋给参数 colors 即可。那么如何选择颜色呢?我们为大家推荐一个可以 DIY 的无广告调色网页http://www.ku51.net/rgbhex.html。该网页支持用户自己调色(通过控制 R.G.B 颜色权重)来生成对应颜色的十六进制代码,如下图所示:

选中颜色后只需将对应的颜色代码填入 colors 参数列表中即可。我们选择几种较浅的暖色系颜色组成一个配色方案,代码如下:

gen_stylecloud(
     text=words,#文本内容,   # 必要参数,语料的路径,如果语料是列表格式,则改用 text 参数
    size=(600,600),         # 词云图的长宽,设置更大的数字可以增加成图的分辨率,但代码运行时间会随之增加
    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量
    max_font_size=120,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数,否则中文会显示异常
    output_name='词云图3.png',      # 保存词云图的路径
    icon_name='fas fa-cloud',  # 词云形状
    # 自定义颜色列表
    colors=['#FFDAB9', '#FFE4E1', '#FFC1C1', '#CDCDB4', '#EECBAD']
)

除了颜色的变化,我们还可使用参数 gradient 来控制词云图色温变化的梯度,当不使用这个参数时,每个词语的颜色是可用颜色中随机的一种。也就是上面词云图中混乱无序的样子。当我们将gradient 参数设置为任意非空字符串,就可以使词云图中的颜色分布按照色温,色深沿着特定方向变化,效果非常 Nice。代码如下(注意参数 size变为整数,否则会报错):

gen_stylecloud(
     text=words,#文本内容,   # 必要参数,语料的路径,如果语料是列表格式,则改用 text 参数
    size=600,         # 词云图的长宽,设置更大的数字可以增加成图的分辨率,但代码运行时间会随之增加
    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量
    max_font_size=200,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200
    font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数,否则中文会显示异常
    output_name='词云图4.png',      # 保存词云图的路径
    icon_name='fas fa-cloud',  # 词云形状
     palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',  # 配色方案,由于前面声明了其他的配色方案(Blues_7),
                                               # 我们这里重新指定配色为 Bold_5,这也是默认的配色)
    gradient='666', 
)


5.字体

使用不同字体同样可以优化词云图的观感,对 Windows 用户来说,选择字体并不难,系统字体默认的存储路径为:C:\Windows\Fonts\,找到这个文件夹就可以查看系统中的字体,双击字体图标可以预览字体,不过很多字体并没有对中文做优化,因此设置后可能存在无法显示的情况。预览字体的截图如下:


鼠标右击图标后选择【属性(R)】可以查看该字体文件的名称,如下图所示:

我们使用 【仿宋】 字体(字体名为 msyhbd.ttc,使用 font_path参数设置字体路径)重新生成一个词云(由于字体加粗,我们将最大词数由 200 减少到 100)。最大字号下调至 150,图片尺寸由 600 调整为 1000,这个操作可以提高词云图的分辨率,防止小词语模糊不清。代码如下:


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