Wordcloud generated based based on python
Wordcloud は、過去 2 年間でホットな話題になっています。読むのに 10 分を費やすことができる忍耐力がある方は、この記事を読めば、ワードクラウドができる人を羨む必要はもうなくなるかもしれません。これはロケット科学ではありませんが、あなたも学ぶことができます。ぜひ試してみてください!
今回は英語のワードクラウドの作り方を説明しましたが、次回は中国語のワードクラウドの作り方を紹介します。期待して待っていてください!
ワードクラウドを素早く生成
from wordcloud import WordCloud f = open(u'txt/AliceEN.txt','r').read() wordcloud = WordCloud(background_color="white",width=1000, height=860, margin=2).generate(f) # width,height,margin可以设置图片属性 # generate 可以对全部文本进行自动分词,但是他对中文支持不好,对中文的分词处理请看我的下一篇文章 #wordcloud = WordCloud(font_path = r'D:\Fonts\simkai.ttf').generate(f) # 你可以通过font_path参数来设置字体集 #background_color参数为设置背景颜色,默认颜色为黑色 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(wordcloud) plt.axis("off") plt.show() wordcloud.to_file('test.png')
# 画像を保存します。ただし、3 番目のモジュールの例では、画像サイズはマスクに従って保存されます
カスタム フォント カラー
このコードは主に wordcloud の github からのものです。サンプルは github からダウンロードできます
#!/usr/bin/env python """ Colored by Group Example ======================== Generating a word cloud that assigns colors to words based on a predefined mapping from colors to words """ from wordcloud import (WordCloud, get_single_color_func) import matplotlib.pyplot as plt class SimpleGroupedColorFunc(object): """Create a color function object which assigns EXACT colors to certain words based on the color to words mapping Parameters ---------- color_to_words : dict(str -> list(str)) A dictionary that maps a color to the list of words. default_color : str Color that will be assigned to a word that's not a member of any value from color_to_words. """ def __init__(self, color_to_words, default_color): self.word_to_color = {word: color for (color, words) in color_to_words.items() for word in words} self.default_color = default_color def __call__(self, word, **kwargs): return self.word_to_color.get(word, self.default_color) class GroupedColorFunc(object): """Create a color function object which assigns DIFFERENT SHADES of specified colors to certain words based on the color to words mapping. Uses wordcloud.get_single_color_func Parameters ---------- color_to_words : dict(str -> list(str)) A dictionary that maps a color to the list of words. default_color : str Color that will be assigned to a word that's not a member of any value from color_to_words. """ def __init__(self, color_to_words, default_color): self.color_func_to_words = [ (get_single_color_func(color), set(words)) for (color, words) in color_to_words.items()] self.default_color_func = get_single_color_func(default_color) def get_color_func(self, word): """Returns a single_color_func associated with the word""" try: color_func = next( color_func for (color_func, words) in self.color_func_to_words if word in words) except StopIteration: color_func = self.default_color_func return color_func def __call__(self, word, **kwargs): return self.get_color_func(word)(word, **kwargs) text = """The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren't special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently. Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it's a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea. Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!""" # Since the text is small collocations are turned off and text is lower-cased wc = WordCloud(collocations=False).generate(text.lower()) # 自定义所有单词的颜色 color_to_words = { # words below will be colored with a green single color function '#00ff00': ['beautiful', 'explicit', 'simple', 'sparse', 'readability', 'rules', 'practicality', 'explicitly', 'one', 'now', 'easy', 'obvious', 'better'], # will be colored with a red single color function 'red': ['ugly', 'implicit', 'complex', 'complicated', 'nested', 'dense', 'special', 'errors', 'silently', 'ambiguity', 'guess', 'hard'] } # Words that are not in any of the color_to_words values # will be colored with a grey single color function default_color = 'grey' # Create a color function with single tone # grouped_color_func = SimpleGroupedColorFunc(color_to_words, default_color) # Create a color function with multiple tones grouped_color_func = GroupedColorFunc(color_to_words, default_color) # Apply our color function # 如果你也可以将color_func的参数设置为图片,详细的说明请看 下一部分 wc.recolor(color_func=grouped_color_func) # Plot plt.figure() plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()
背景画像を使用してワード クラウドを生成し、ストップ ワード セットを設定します
この段落のコードは主に wordcloud の github から取得しています。github で例、元の画像、レンダリングをダウンロードすることもできます。
#!/usr/bin/env python """ Image-colored wordcloud ======================= You can color a word-cloud by using an image-based coloring strategy implemented in ImageColorGenerator. It uses the average color of the region occupied by the word in a source image. You can combine this with masking - pure-white will be interpreted as 'don't occupy' by the WordCloud object when passed as mask. If you want white as a legal color, you can just pass a different image to "mask", but make sure the image shapes line up. """ 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__) # Read the whole text. text = open(path.join(d, 'alice.txt')).read() # read the mask / color image taken from # http://jirkavinse.deviantart.com/art/quot-Real-Life-quot-Alice-282261010 alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "alice_color.png"))) # 设置停用词 stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add("said") # 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, 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 # 在只设置mask的情况下,你将会得到一个拥有图片形状的词云 plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.figure() # recolor wordcloud and show # we could also give color_func=image_colors directly in the constructor # 我们还可以直接在构造函数中直接给颜色 # 通过这种方式词云将会按照给定的图片颜色布局生成字体颜色策略 plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.figure() plt.imshow(alice_coloring, cmap=plt.cm.gray, interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show()
表示効果は次のとおりです:
############################################以上がPython + wordcloud 10 分で英語のワードクラウドを生成する方法を学びますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
