python做出來的詞雲是方塊

Ⅰ python如何做詞雲 一步一步教你如何做

如果你之前沒有編程基礎，沒關系。希望你不要限於瀏覽，而是親自動手嘗試一番。到完成的那一步，你不僅可以做出第一張詞雲圖，而且這還將是你的第一個有用的編程作品。

1、請確保你的python環境沒有問題，用的開發工具是VsCode，首先你要在Python擴展中安裝python開發環境（當然，這不是為你的windows安裝python）。

2、那麼你還需要安裝所需要的第三方庫，那麼在VSCode中並沒有PyCharm那麼專業，這里需要獲得你自己的Python腳本位置。

3、我們可以發現裡面有一個名為pip.exe文件，這個文件就是python官方給我們去安裝python第三方庫的一個程序，那麼我們可以在VsCode的終端中就可以去通過它，這也是我們為什麼要獲取python安裝位置的根本原因。

4、python做詞雲呢，需要導入的包有wordcloud和PIL，其中PIL（Python Image Library）是python平台圖像處理標准庫，功能是真的強大。首先需要讀取文件 。

5、如果python引入無誤，並代碼無誤，那麼會彈出你生成的圖片，該圖片會儲存在你的系統。

Ⅱ python為什麼wordcloud 生成的詞雲，單詞排列不夠緊湊

你設置的最大號字體也就是max_font_size相對於整個圖片太小了（可以設置成120試試，估計整個就會顯得稠密了），而你出現的人物本身就不多，自然出來顯得稀稀拉拉。

Ⅲ python3.7生成的詞雲，顯示成功，卻沒有圖片

根據你的代碼，你生成的詞雲圖片文件名字叫做aaaaa.png，打開你存儲python文件的文件夾，在那裡面找到aaaaa.png這個圖片文件，打開就是生成的詞雲了

Ⅳ Python 畫好看的雲詞圖

詞雲圖是數據分析中比較常見的一種可視化手段。詞雲圖，也叫文字雲，是對文本中出現頻率較高的 關鍵詞 予以視覺化的展現，出現越多的詞，在詞雲圖中展示越顯眼。詞雲圖過濾掉大量低頻低質的文本信息，因此只要一眼掃過文本就可 領略文章主旨 。

例如👆上面這張圖，看一眼就知道肯定是新華網的新聞。

那生成一張詞雲圖的主要步驟有哪些？這里使用 Python 來實現，主要分三步：

首先是「結巴」中文分詞 jieba 的安裝。

對於英文文本，word_cloud 可以直接對文本源生成詞雲圖。但是對中文的支持沒有那麼給力，所以需要先使用 jieba 對中文文本進行分詞，把文章變成詞語，然後再生成詞雲圖。例如：

jieba.cut 分詞：方法接受三個輸入參數，sentence 需要分詞的字元串；cut_all 用來控制是否採用全模式；HMM 用來控制是否使用 HMM 模型。

jieba.cut_for_search 分詞：方法接受兩個參數，sentence 需要分詞的字元串；是否使用 HMM 模型。該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細。

jieba.analyse.textrank 使用 TextRank 演算法從句子中提取關鍵詞。

然後安裝 wordcloud 詞雲圖庫。

如果執行上面命令後，顯示 success，那麼恭喜你，安裝成功了。
我就遇到了 Failed building wheel for wordcloud 的錯誤。於是先安裝 xcode-select, 再安裝 wordcloud 即可（無需安裝 Xcode）。

wordcloud 庫把詞雲當作一個 WordCloud 對象，wordcloud.WordCloud() 代表一個文本對應的詞雲，可以根據文本中詞語出現的頻率等參數繪制詞雲，繪制詞雲的形狀、尺寸和顏色。

1、首先導入文本數據並進行簡單的文本處理
2、分詞
3、設置遮罩

注意：
1、默認字體不支持中文，如果需要顯示中文，需要設置中文字體，否則會亂碼。
2、設置遮罩時，會自動將圖片非白色部分填充，且圖片越清晰，運行速度越快

其中 WordCloud 是雲詞圖最重要的對象，其主要參數描述如下：

效果如下圖：

上小結是將文章中所有內容進行分詞，輸出了所有詞，但很多時候，我們有進一步的需求。例如：
1、只需要前 100 個關鍵詞就夠了。
2、不需要五顏六色的詞語，應與遮罩圖片顏色一致。

100個關鍵詞，我們在分詞時使用 TextRank 演算法從句子中提取關鍵詞。
遮罩顏色可通過設置 WordCloud 的 color_func 屬性。

最終效果如下：

Ⅳ 為什麼用python畫的詞雲很模糊

cloud = WordCloud(
width=1000,height=600,
min_font_size=20,
max_words=200,
max_font_size=80
)
繪制詞雲的時候把圖片的寬和高加大一點，然後字體也加大一點

Ⅵ 為什麼我的Python 詞雲圖 顯示的是方形，怎麼改變形狀

你好，那個詞雲的形狀是由你提供的那個背景圖來決定的，你換一個其他形狀的背景圖。那個形狀就變了。
self.wc = WordCloud(font_path=font_file,background_color='white',max_words=100,mask=self.img,max_font_size=80)
###直接在這里進行猜###
#font_path指的是字體文件路徑，因為wordcloud自帶的字體不支持中文所以我們要指定一個字體文件，否者輸出的圖片全是框框
#background_color 默認是黑色我設置成白色
#max_words最大顯示的詞數
#mask 背景圖片
#max_font_size最大字體字型大小

Ⅶ 使用python wordcloud庫實現詞雲，教你兩招輕松搞定

wordcloud庫簡介

python中的word cloud庫是一個用來製作詞雲的第三方庫

安裝wordcloud 庫

pip install wordcloud123

使用w = wordcloud.WordCloud() 創建一個詞雲對象

2.WordCloud() 參數介紹

3.實現效果

4.問題

並沒有按照詞雲的樣式展示，這里需要使用 jieba庫進行分詞

安裝jieba庫

pip install jieba

5.使用jieba庫進行分詞

6.效果

將txt文本中的內容生成詞雲

獲取文件中的內容

f = open('./xxx.txt', 'r', encoding='utf-8')

 text = f.read()

說明

encoding=『utf-8』 這個參數表示 讀取的內容以utf-8的編碼方式讀取文件

如果沒有這個參數，會出現如下的報錯信息

Ⅷ python的wordcloud生成的詞雲是空框怎麼辦

方法1
pip install wordcloud
方法2
github下載並解壓
wget https://github.com/amueller/word_cloud/archive/master.zip
unzip master.zip
rm master.zip
cd word_cloud-master

Ⅸ python中對已經排好序的詞語怎麼做詞雲

期末復習比較忙過段時間來專門寫scrapy框架使用，今天介紹如何用python生成詞雲，雖然網上有很多詞雲生成工具，不過自己用python來寫是不是更有成就感。

今天要生成的是勵志歌曲的詞雲，網路文庫裡面找了20來首，如《倔強》，海闊天空是，什麼的大家熟悉的。

所要用到的python庫有 jieba（一個中文分詞庫）、wordcould 、matplotlib、PIL、numpy。

首先我們要做的是讀取歌詞。我將歌詞存在了文件目錄下勵志歌曲文本中。

現在來讀取他

12345#encoding=gbklyric= ''f=open('./勵志歌曲歌詞.txt','r')for i in f:lyric+=f.read()

加入#encoding=gbk是為了防止後面操作報錯SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with 'xc0'

然後我們用jieba分詞來對歌曲做分詞提取出詞頻高的詞

123456import jieba.analyseresult=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result:keywords[i[0]]=i[1]print(keywords)

得到結果：

12345678910111213from PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorimage= Image.open('./tim.jpg')graph = np.array(image)wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)wc.generate_from_frequencies(keywords)image_color = ImageColorGenerator(graph)plt.imshow(wc)plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))plt.axis("off")plt.show()

保存生成圖片

1wc.to_file('dream.png')

完整代碼：

#encoding=gbkimport jieba.analysefrom PIL import Image,ImageSequenceimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGeneratorlyric= ''f=open('./勵志歌曲歌詞.txt','r')for i in f:lyric+=f.read()result=jieba.analyse.textrank(lyric,topK=50,withWeight=True)keywords = dict()for i in result:keywords[i[0]]=i[1]print(keywords)image= Image.open('./tim.jpg')graph = np.array(image)wc = WordCloud(font_path='./fonts/simhei.ttf',background_color='White',max_words=50,mask=graph)wc.generate_from_frequencies(keywords)image_color = ImageColorGenerator(graph)plt.imshow(wc)plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_color))plt.axis("off")plt.show()wc.to_file('dream.png')

以上這篇python生成詞雲的實現方法(推薦)就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。