Python开源工具库使用之词云Wordcloud

文章目录

前言
一、基本使用
- [1.1 文本生成词云](#1.1 文本生成词云)
- [1.2 配置项](#1.2 配置项)
二、进阶用法
- [2.1 自定义形状](#2.1 自定义形状)
- [2.2 自定义着色](#2.2 自定义着色)
- [2.3 自定义词频](#2.3 自定义词频)
- [2.4 中文](#2.4 中文)
三、实际案例
- [3.1 工作报告词云](#3.1 工作报告词云)
- [3.2 周杰伦歌词词云](#3.2 周杰伦歌词词云)
四、总结
- [4.1 优点和局限性](#4.1 优点和局限性)
- [4.2 展望未来发展](#4.2 展望未来发展)
参考

前言

当我们需要将大量文本数据可视化展示时，WordCloud 库是一个非常有用的工具。它能够将文本中的关键词以词云的形式呈现出来，使得人们可以直观地了解文本的主题和关键词。WordCloud 库不仅能够简单地生成词云，还提供了丰富的配置选项，使用户可以根据自己的需求定制词云的外观和布局。作为Python开源库中的一员，WordCloud 库已经被广泛应用于各种领域，包括数据分析、自然语言处理、社交媒体分析等。

在本文中，我们将深入探讨WordCloud库的使用方法、实际应用案例实践，帮助读者更好地理解和利用这一强大的工具。

github：https://github.com/amueller/word_cloud
文档：https://amueller.github.io/word_cloud/

安装

bash 复制代码

pip install wordcloud

一、基本使用

1.1 文本生成词云

python 复制代码

import os

from os import path
from wordcloud import WordCloud

# 获取当前py文件路径
d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()

# 读取文本
text = open(path.join(d, 'constitution.txt')).read()

wordcloud = WordCloud().generate(text)

wordcloud.to_file('1.jpg')
image = wordcloud.to_image()
image.show()

1.2 配置项

WordCloud() 可通过下面这些配置项定制词云的外观和布局

配置项	类型	默认值	含义
font_path	string		字体路径
width	int	400	画布宽度
height	int	200	画布高度
margin	int	2	词云图像的边距大小,以像素为单位
prefer_horizontal	float	0.9	词语水平排列的偏好程度，>=1 水平排列
mask	nd-array or None	None	词云的形状遮罩，使得词云图像能够按照指定的形状排列词语
contour_width	float	0	轮廓线的宽度
contour_color	color value	"black"	轮廓线的颜色
scale	float	1	词云图像的缩放比例，即词云图像计算出来的大小相对于形状遮罩或者画布的大小的比例
min_font_size	int	4	最小字体大小
font_step	int	1	字体的步长，关系词语间大小间隔
max_words	number	200	词语最大数量
stopwords	set of strings or None	STOPWORDS	要排除的词语
random_state	int	None	随机数生成器的种子
background_color	color value	"black"	背景颜色
max_font_size	int or None	None	最大字体大小
mode	string	"RGB"	主要有"RGB","RGBA",后者可以控制透明度
relative_scaling	float	'auto'	单词频率对字体大小影响，较大的值将增加词语之间的大小差异
color_func	callable	None	自定义的颜色函数，该函数决定了词云中每个词语的颜色
regexp	string or None	None	从输入文本中提取满足正则的词语，可选
collocations	bool	True	是否考虑词组
colormap	string or matplotlib colormap	"viridis"	词云的颜色映射，即词云中每个词语的颜色分布。常见的颜色映射包括单色映射（如灰度"gray"）、渐变映射（"viridis"、"magma" 和 "inferno"）
normalize_plurals	bool	True	通过结尾为s 判断复数形式是否被视为同一个词
repeat	bool	False	词语是否重复出现
include_numbers	bool	False	是否包含数字
min_word_length	int	0	个单词必须包含的最小字母数
collocation_threshold	int	30	词语搭配（Collocations）的显示阈值

二、进阶用法

2.1 自定义形状

先通过一张普通图片制作mask

python 复制代码

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取普通照片
image = cv2.imread('alice_color.png')

# 将图像转换为灰度图
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像，将图像转换为黑白二值图像
_, mask_image = cv2.threshold(gray_image, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 保存生成的蒙版图像
cv2.imwrite('mask_image.png', mask_image)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))

# 显示第一张图片
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Color Image')
plt.axis('off')

# 显示第二张图片
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(mask_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('Mask Image')
plt.axis('off')

# 显示图片
plt.show()

python 复制代码

from os import path
from PIL import Image
import numpy as np
import os

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()

text = open(path.join(d, 'alice.txt')).read()

alice_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "mask_image.png")))

stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")

wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_mask,
               stopwords=stopwords, contour_width=3, contour_color='steelblue')

wc.generate(text)

wc.to_file("alice.png")

image = wc.to_image()
image.show()

2.2 自定义着色

python 复制代码

from os import path
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()

# Read the whole text.
text = open(path.join(d, 'alice.txt')).read()


alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "alice_color.png")))
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")

wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_coloring,
               stopwords=stopwords, max_font_size=40, random_state=42)
# generate word cloud
wc.generate(text)

# create coloring from image
image_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)

# show
fig, axes = plt.subplots(1, 3)
axes[0].imshow(wc, interpolation="bilinear")
# recolor wordcloud and show
# we could also give color_func=image_colors directly in the constructor
axes[1].imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
axes[2].imshow(alice_coloring, cmap=plt.cm.gray, interpolation="bilinear")
for ax in axes:
    ax.set_axis_off()
plt.show()

2.3 自定义词频

当已经有了词频统计好的数据，或者想要自定义词语的词频时，可以使用 generate_from_frequencies() 函数实现自定义词频

python 复制代码

import multidict as multidict

import numpy as np

import os
import re
from PIL import Image
from os import path
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt


def getFrequencyDictForText(sentence):
    fullTermsDict = multidict.MultiDict()
    tmpDict = {}

    # making dict for counting frequencies
    for text in re.sub(r'\n', ' ', sentence).split(" "):
        if re.match("a|the|an|the|to|in|for|of|or|by|with|is|on|that|be", text):
            continue
        val = tmpDict.get(text, 0)
        tmpDict[text.lower()] = val + 1
    for key in tmpDict:
        fullTermsDict.add(key, tmpDict[key])
    return fullTermsDict


def makeImage(text):
    alice_mask = np.array(Image.open("mask_image.png"))

    wc = WordCloud(background_color="white", max_words=1000, mask=alice_mask)
    # generate word cloud
    wc.generate_from_frequencies(text)

    # show
    plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.show()


# get data directory (using getcwd() is needed to support running example in generated IPython notebook)
d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()

text = open(path.join(d, 'alice.txt'), encoding='utf-8')
text = text.read()
makeImage(getFrequencyDictForText(text))

2.4 中文

python 复制代码

import jieba
from os import path
from imageio import imread
import matplotlib.pyplot as plt
import os

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

stopwords_path = 'stopwords_cn_en.txt'
font_path = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'

# Read the whole text.
text = open('CalltoArms.txt', encoding = 'utf-8').read()

mask = imread('LuXun_mask.png')

userdict_list = ['阿Ｑ', '孔乙己', '单四嫂子']

def jieba_processing_txt(text):
    for word in userdict_list:
        jieba.add_word(word)

    mywordlist = []
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
    liststr = "/ ".join(seg_list)

    with open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f_stop:
        f_stop_text = f_stop.read()
        f_stop_seg_list = f_stop_text.splitlines()

    for myword in liststr.split('/'):
        if not (myword.strip() in f_stop_seg_list) and len(myword.strip()) > 1:
            mywordlist.append(myword)
    return ' '.join(mywordlist)


wc = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=2000, mask=mask,
               max_font_size=100, random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,)

wc.generate(jieba_processing_txt(text))
wc.to_file('LuXun.png')

三、实际案例

3.1 工作报告词云

数据来源：https://python123.io/resources/pye/新时代中国特色社会主义.txt

python 复制代码

import jieba
from os import path
from imageio import imread
import matplotlib.pyplot as plt
import os

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

stopwords_path = 'stopwords_cn_en.txt'
font_path = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'

# Read the whole text.
text = open('新时代.txt', encoding = 'utf-8').read()

mask = imread('china_mask.png')


# The function for processing text with Jieba
def jieba_processing_txt(text):
   
    mywordlist = []
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
    liststr = "/ ".join(seg_list)

    with open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f_stop:
        f_stop_text = f_stop.read()
        f_stop_seg_list = f_stop_text.splitlines()

    for myword in liststr.split('/'):
        if not (myword.strip() in f_stop_seg_list) and len(myword.strip()) > 1:
            mywordlist.append(myword)
    return ' '.join(mywordlist)


wc = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=2000, mask=mask,
               max_font_size=100, random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,)

wc.generate(jieba_processing_txt(text))
wc.to_file('时代.png')

3.2 周杰伦歌词词云

数据来源：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch/blob/master/data/jaychou_lyrics.txt.zip

python 复制代码

import jieba
from os import path
from imageio import imread
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator

stopwords_path = 'stopwords_cn_en.txt'
font_path = r'C:\Windows\Fonts\simfang.ttf'

# Read the whole text.
text = open('jaychou_lyrics.txt', encoding = 'utf-8').read()

image = imread('jay.jpg')
mask = imread('jay_mask.png')



# The function for processing text with Jieba
def jieba_processing_txt(text):
   
    mywordlist = []
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
    liststr = "/ ".join(seg_list)

    with open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f_stop:
        f_stop_text = f_stop.read()
        f_stop_seg_list = f_stop_text.splitlines()

    for myword in liststr.split('/'):
        if not (myword.strip() in f_stop_seg_list) and len(myword.strip()) > 1:
            mywordlist.append(myword)
    return ' '.join(mywordlist)


wc = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=2000, mask=mask,
               max_font_size=100, random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,)

wc.generate(jieba_processing_txt(text))

image_colors = ImageColorGenerator(np.array(image))
color = wc.recolor(color_func=image_colors)


plt.figure(figsize=(10, 5))

# 显示第一张图片
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.title('Color Image')
plt.axis('off')

# 显示第二张图片
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(color)
plt.title('WordCloud Image')
plt.axis('off')

# 显示图片
plt.show()

四、总结

4.1 优点和局限性

优点有：

直观：通过生成词云图像，直观展示了文本数据中的关键词和热点内容，使得信息一目了然。
灵活性：可通过调整参数和样式，定制化生成符合需求的词云图像，满足不同场景下的需求。
便捷性：提供了简单易用的API接口，方便用户快速生成词云，无需复杂的编程知识。

在以下方面有局限性：

可解释性有限：词云图像虽然直观，但对于详细的数据分析并不足够，无法提供每个词语在文本中的具体含义和背景。
数据处理能力有限：在处理大规模文本数据时，WordCloud 库的性能可能受到限制，无法处理过大的数据集

4.2 展望未来发展

随着数据可视化技术的不断发展和应用场景的扩展，WordCloud 库可能会朝着以下方向发展：

智能化：未来的WordCloud库可能会引入更多的自动化和智能化功能，如基于自然语言处理技术的关键词提取和主题分析，使得生成的词云更加准确和有针对性。
多模态融合：未来的词云图像可能会与其他形式的可视化技术进行融合，如图表、地图等，实现多模态数据展示，提供更加全面和丰富的信息呈现。
数据互动性：未来的 WordCloud 库可能会加强与用户的交互性，支持用户对词云图像进行实时调整和定制，以及与其他数据进行联动分析，提升用户体验和数据分析效率。

参考

Python------ 文件和数据格式化（模块6: wordcloud库的使用）（实例:自动轨迹绘制&政府工作报告词云）