艺术与文本的交织：基于Python的jieba和wordcloud库实现华丽词云

Srlua

发布于 2024-05-26 09:37:00

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发布于 2024-05-26 09:37:00

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基于Python的jieba和wordcloud库实现华丽词云制作

效果展示：

准备工作：

安装jieba库和wordcloud库

jieba和wordcloud是两个在自然语言处理和数据可视化领域非常常用的Python库。

jieba库：

jieba是一个优秀的中文分词工具，它能够将一段中文文本切分成一个一个的词语。jieba库提供了多种分词模式和功能，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等。使用jieba库可以帮助你更好地处理中文文本，进行文本分析和挖掘。

wordcloud库：

wordcloud是一个用于生成词云图的库。词云图是以词语的重要性或频率为基础，通过字体大小和颜色的不同来展示词语的热度。wordcloud库可以根据给定的文本数据生成漂亮的词云图，使得文本中的关键词能够直观地展现出来。你可以自定义词云的形状、颜色、字体等参数。

这两个库结合起来，你可以使用jieba库对文本进行分词处理，然后利用wordcloud库生成词云图，从而实现对文本数据的可视化展示和分析。这对于文本挖掘、情感分析、舆情监控等任务非常有用。

修改源：

如果安装卡在最后阶段，安装不了，可使用这个修改源

pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

将上面的代码中的numpy改为jieba、wordcloud即可在终端命令行安装！

完整代码：

示例1：

import jieba
import wordcloud
f = open("文案.txt", "r", encoding="utf-8")

t = f.read()
f.close()
ls = jieba.lcut(t)

txt = " ".join(ls)
w = wordcloud.WordCloud( \
    width = 1000, height = 700,\
    background_color = "white",
    font_path = "msyh.ttc"
    )
w.generate(txt)
w.to_file("grwordcloud.png")

在目录下我们需要准备好一个.txt文本文件，内容自拟，博主这里准备了九十个词汇

运行成功，如果有警告可以忽视

这是我们可以查看我们目录下生成的wordcloud图片文件

效果图

如果已经存在同名文件，则会覆盖原图片文件

示例2：

import jieba
import wordcloud
from matplotlib.pyplot import imread

# 读取词云形状的图片，这里使用了一个名为 "chinamap.jpg" 的图片作为词云形状
mask = imread("chinamap.jpg")

# 定义排除词语的集合，但是当前代码中未使用到该集合
excludes = {}

# 打开文案文件 "文案.txt"，并读取其中的内容
f = open("文案.txt", "r", encoding="utf-8")
t = f.read()
f.close()

# 使用jieba分词将文本内容分词
ls = jieba.lcut(t)

# 将分词结果转换成以空格分隔的字符串
txt = " ".join(ls)

# 创建词云对象，并设置词云的参数，包括宽度、高度、背景颜色、字体路径和形状等
w = wordcloud.WordCloud(\
    width=1000, height=700,\
    background_color="white",
    font_path="msyh.ttc", mask=mask
)

# 根据分词结果生成词云图
w.generate(txt)

# 将生成的词云图保存为图片文件 "grwordcloud1.png"
w.to_file("grwordcloud1.png")

这里博主提前准备了两个用于做词语的底图chinamap.jpg和hand_heart_gesture.jpg的文件

运行成功，生成新文件：

效果图1：

修改文件路径

效果图2：

这段代码首先导入了jieba用于中文分词和wordcloud用于生成词云图的库，以及imread函数从matplotlib.pyplot模块用于读取图片。然后通过imread函数读取了一个图片文件作为词云的形状。接着定义了一个空集合excludes，但在当前代码中并未使用到。然后打开了一个名为"文案.txt"的文本文件，并读取其中的内容。使用jieba对文本内容进行分词，然后将分词结果转换成以空格分隔的字符串。接下来创建了一个词云对象w，设置了词云的参数，包括宽度、高度、背景颜色、字体路径和词云形状等。最后根据分词结果生成词云图，并将生成的词云图保存为图片文件"grwordcloud。