詞雲

在這個網路發達的時代，有時候你在網上看到各式各樣的詞雲，是不是感到很漂亮，是不是也想自己動手做一個？如果答案是肯定的，那就開始吧！

首先我們應該知道的一點是，用來製作文字的詞雲,出現的文字越多,顯示越明顯。

使用前準備

python3

pip install wordcloud
pip install matplotlib
pip install jieba

核心程式碼片段

預設效果

from wordcloud 
import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt # 繪製圖像的模組
import jieba # jieba分詞
# 檔案讀地址
path_txt = "C:/Users/admin/Documents/GitHub/wordcloud/santi.txt"
f = open(path_txt, 'r', encoding='UTF-8').read()# 結巴分詞，生成字串，wordcloud無法直接生成正確的中文詞雲
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))wordcloud = WordCloud( # 設定字型，不然會出現口字亂碼，文字的路徑是電腦的字型一般路徑，可以換成別的 font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf", # 設定了背景，寬高 background_color="white", width=1000, height=880).generate(cut_text)plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")plt.axis("off")plt.show()

預設效果圖:

圖片解析核心程式碼

from PIL 
import Imagefrom wordcloud 
import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba
# 根據不同圖片生成文字雲
def get_world_cloud(): # 文字地址 path_txt = "C:/Users/admin/Documents/GitHub/wordcloud/santi.txt" # 圖片地址 path_img = "C:/Users/admin/Documents/GitHub/wordcloud/1.jpg" f = open(path_txt, 'r', encoding='UTF-8').read() background_image = np.array(Image.open(path_img)) # 結巴分詞，生成字串，如果不通過分詞，無法直接生成正確的中文詞雲,感興趣的朋友可以去查一下，有多種分詞模式 # Python join() 方法用於將序列中的元素以指定的字元連線生成一個新的字串。 cut_text = " ".join(jieba.cut(f)) wordcloud = WordCloud( # 設定字型，不然會出現口字亂碼，文字的路徑是電腦的字型一般路徑，可以換成別的 font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf", background_color="white", # mask引數=圖片背景，必須要寫上，另外有mask引數再設定寬高是無效的 mask=background_image).generate(cut_text) # 生成顏色值 image_colors = ImageColorGenerator(background_image) # 下面程式碼表示顯示圖片 plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()if __name__ == '__main__': get_world_cloud()

圖片解析效果圖:

以上就是製作詞雲的步驟和思路，由於小編比較懶，所以沒有過多的解釋了。

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最後

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