Python 制作词云图

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📒文章目录
- - 词云图简介
  - 环境准备
  - 词云图的基本制作流程
  - - 1. 文本数据准备
    - 2. 文本清洗
    - 3. 生成词云图
    - 4. 显示和保存词云图
    - 5. 完整代码
    - 6. 效果图
  - 技巧与最佳实践
  - - 1. 词云图形状
    - 2. 词云图颜色
    - 3. 词云图字体
    - 4. 词云图布局
    - 5. 词云图的交互性

在数据可视化领域，词云图以其独特的视觉冲击力和信息传达能力，成为开发者和数据分析师展示文本数据的重要工具。本文将深入探讨如何使用 Python 制作词云图，并分享一些实用的技巧和最佳实践。

词云图简介

词云图是一种将文本数据中的关键词以不同大小、颜色和字体显示在图形中的可视化技术。关键词的字体大小通常与其在文本中出现的频率成正比，从而突出显示文本中的重要信息。

环境准备

在开始制作词云图之前，我们需要准备 Python 环境，并安装一些必要的库。主要使用的库包括 matplotlib 用于绘图，PIL 用于图像处理，以及 wordcloud 用于生成词云图。

pip install wordcloud

词云图的基本制作流程

1. 文本数据准备

首先，我们需要准备或获取文本数据。这些数据可以是网页内容、文章、评论等。例如，我们可以使用 Python 的 requests 库来获取网页内容。

python">import requestsurl = 'https://stormsha.blog.csdn.net/article/details/138405944/'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

2. 文本清洗

获取文本后，需要进行清洗，去除无用的符号、停用词等，以提高词云图的质量。

python">import re
from wordcloud import STOPWORDS# 使用BeautifulSoup解析网页内容  
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')  # 使用get_text()方法去除HTML标签，并将结果转换为字符串  
text = soup.get_text()  text = re.sub(r'\W+', ' ', text)
stopwords = set(STOPWORDS)
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])

3. 生成词云图

使用 wordcloud 库生成词云图。我们可以自定义词云图的形状、颜色、字体等属性。

python">from wordcloud import WordCloudwordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)

4. 显示和保存词云图

最后，使用 matplotlib 库显示和保存词云图。

python">import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
wordcloud.to_file('word_cloud.png')

5. 完整代码

python">import matplotlib  
import requests  
import re  
from wordcloud import STOPWORDS, WordCloud  
import matplotlib.pyplot as plt  
from bs4 import BeautifulSoup  matplotlib.use('TkAgg')  
url = 'https://stormsha.blog.csdn.net/article/details/138405944/'  
response = requests.get(url)  
html_content = response.text  # 使用BeautifulSoup解析网页内容  
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')  # 使用get_text()方法去除HTML标签，并将结果转换为字符串  
text = soup.get_text()  text = re.sub(r'\W+', ' ', text)  
stopwords = set(STOPWORDS)  
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])  
word_cloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)  
plt.figure(figsize=(10, 5))  
plt.imshow(word_cloud, interpolation='bilinear')  
plt.axis('off')  
plt.show()  
word_cloud.to_file('word_cloud.png')

6. 效果图

![[Figure_1.png]]

技巧与最佳实践

1. 词云图形状

默认的词云图是矩形的，但我们可以自定义词云图的形状，如使用公司 logo 或特定图形作为词云的轮廓。

python">from PIL import Image
image_coloring = np.array(Image.open('shape.png'))
wordcloud = WordCloud(mask=image_coloring).generate(text)

2. 词云图颜色

颜色对于词云图的视觉效果至关重要。我们可以根据文本内容或个人喜好调整颜色。

python">wordcloud = WordCloud(colormap='viridis').generate(text)

3. 词云图字体

选择合适的字体可以增强词云图的可读性和美观性。我们可以使用本地字体或在线字体。

python">wordcloud = WordCloud(font_path='path_to_font.ttf').generate(text)

4. 词云图布局

通过调整词云图的 max_font_size 和 max_words 参数，我们可以控制词云图的布局和密度。

python">wordcloud = WordCloud(max_font_size=110, max_words=200).generate(text)

5. 词云图的交互性

为了使词云图更加生动有趣，我们可以添加交互性，如鼠标悬停显示单词频率。

python">from wordcloud import get_single_color_funcdef color_func(word, font_size, position, orientation, random_state=None, **kwargs):return "hsl(0, 100%, %d%%)" % (100 - (font_size / max_font_size) * 100)wordcloud = WordCloud(color_func=color_func).generate(text)

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