Python十分钟制作属于你自己的个性logo

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。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。博主下载的是 wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 文件,如果下载不了,可以在公众号后台输入 “wordcloud” 获取。

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,代码如下:

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('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,效果图如下:

·END·

原文发布于微信公众号 - Python数据科学(Python_Spiderman)

原文发表时间:2018-05-06

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