Python數據分析及可視化實例之詞雲（9）

系列文章總目錄：Python數據分析及可視化實例目錄

安裝步驟：

敲黑板~~~~中文顯示按此操作，英文可以無視：

1、準備好一個中文字體，如 simhei.ttf；

2、將其複製到wordcloud安裝根目錄中；

3、在 wordcloud.py 中修改 FONT_PATH 為相應字體。

當然，你也可以在實例化的時候手動制定路徑，上面方法一勞永逸。

# WordCloud類class WordCloud(object): def __init__(self, font_path=None, width_=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=.9, mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4, stopwords=None, random_state=None, background_color=black, max_font_size=None, font_step=1, mode="RGB", relative_scaling=.5, regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True).......# 關鍵參數含義width : int (default=400) 畫布寬度height : int (default=200) 畫布高度ranks_only : boolean (default=False) 是否只用詞頻排序而不是實際詞頻統計值，默認 Falseprefer_horizontal : float (default=0.90) 詞語水平出現的頻率，默認 0.9 （即垂直出現頻率為 0.1 ）mask : nd-array or None (default=None) 如果參數為空，則使用二維遮罩繪製詞雲。如果 mask 非空，設置的寬高值將被忽略，遮罩形狀被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分將不會繪製，其餘部分會用於繪製詞雲。scale : float (default=1) 計算與繪製圖像間的比例。對於較大的詞雲圖像，使用比例而非較大的畫布會顯著提升繪圖速度，但是可能會造成詞語間的粗糙擬合。max_words : number (default=200) 詞語的最大數量stopwords : set of strings 停用詞max_font_size : int or None (default=None) 最大詞的最大字型大小；如果不指定，則為圖像高度。# 其他參數自行測試理解

舉個例子：

from collections import Counter # 統計詞頻from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS #生成詞雲、通用詞import matplotlib.pyplot as plt # 在線顯示data = [open(紅樓夢.txt,r,encoding=utf-8).read()]# print(data[:10])wc = WordCounter(data) # 基於Counter自定義的子類（留作業：結巴分詞、停用詞）wordcloud = WordCloud(background_color="white",width_=600, height=400, margin=5).fit_words(dict_fre)plt.imshow(wordcloud)plt.axis("off")plt.show()

顯示效果

膠水語言博大精深，

本主只得一二為新人帶路：

Python數據分析及可視化實例目錄

最後，別只收藏不關注哈

推薦閱讀：