R语言之词云：wordcloud&wordcloud2安装及参数说明

一、wordcloud安装说明

      install.packages("wordcloud");

二、wordcloud2安装说明

      install.packages("devtools");     

      devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2",type="source") 

      错误提示：

      解决办法：

      install.packages("htmltools");

三、wordcloud参数说明

3.1 函数原型

wordcloud(words,freq,scale=c(4,.5),min.freq=3,max.words=Inf,random.order=TRUE, random.color=FALSE, rot.per=.1,colors="black",ordered.colors=FALSE,use.r.layout=FALSE,...)

3.2 常用参数

（1）words——关键词列表

（2）freq——关键词对应的词频列表

（3）scale——字号列表。c(最大字号, 最小字号)

（4）min.freq——最小限制频数。低于此频数的关键词将不会被显示。

（5）max.words——限制词云图上关键词的数量。最后出现在词云图上的关键词数量不超过此限制。

（6）random.order——控制关键词在图上的排列顺序。T：关键词随机排列；F：关键词按频数从图中心位置往外降序排列，即频数大的词出现在中心位置。

（7）random.color——控制关键词的字体颜色。T：字体颜色随机分配；F：根据频数分配字体颜色。

（8）rot.per——控制关键词摆放角度。T：水平摆放；F：旋转90度。

（9）colors——字体颜色列表

（10）ordered.colors——控制字体颜色使用顺序。T：按照指定的顺序给出每个关键词字体颜色，（似乎是要求颜色列表中每个颜色一一对应关键词列表）；F：任意给出字体颜色。

（11）use.r.layout=T;F

四、wordcloud2参数说明

4.1 函数原型

wordcloud2(data, size = 1, minSize = 0, gridSize =  0, 

fontFamily = NULL, fontWeight = 'normal',

color = 'random-dark', backgroundColor = "white", minRotation = -pi/4, maxRotation = pi/4, rotateRatio = 0.4,  shape = 'circle', ellipticity = 0.65, widgetsize = NULL)

4.2 常用参数：

（1）data：词云生成数据，包含具体词语以及频率；

（2）size：字体大小，默认为1，一般来说该值越小，生成的形状轮廓越明显；

（3）fontFamily：字体，如‘微软雅黑’；

（4）fontWeight：字体粗细，包含‘normal’，‘bold’以及‘600’；；

（5）color：字体颜色，可以选择‘random-dark’以及‘random-light’，其实就是颜色色系；

（6）backgroundColor：背景颜色，支持R语言中的常用颜色，如‘gray’，‘blcak’，但是还支持不了更加具体的颜色选择，如‘gray20’；

（7）minRontatin与maxRontatin：字体旋转角度范围的最小值以及最大值，选定后，字体会在该范围内随机旋转；

（8）rotationRation：字体旋转比例，如设定为1，则全部词语都会发生旋转；

（9）shape：词云形状选择，默认是‘circle’，即圆形。还可以选择‘cardioid’（苹果形或心形），‘star’（星形），‘diamond’（钻石），‘triangle-forward’（三角形），‘triangle’（三角形），‘pentagon’（五边形）；

备注：中文分词工具：

install.packages("Rwordseg", repos = "http://R-Forge.R-project.org")

示例程序：

#第一步，文本分词

require(Rwordseg)

test<- readLines("E:\\FBB1.txt",encoding='UTF-8')     #读取数据

res = test[test != " "]      #读取test，且剔除test=“ ”

words = unlist(lapply(X = res,FUN = segmentCN))   #分词，并调整表结构，将有相同词频的词归类

word = lapply(X = words,FUN = strsplit," ")       #给每个词根据顺序赋个顺序指

v = table(unlist(word))               #重建表

v = sort(v,deceasing=T)           #降序排列

v[1:100]

head(v)                                           #给每列字段赋标题

d = data.frame(word = names(v),freq = v)         #更改标题

write.csv(d,"E:\\学习.csv",header = T)          #导出数据，为下一步做准备