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python wordcloud_词云python中WordCloud包的用法

基本参数

class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200,

margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9,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=0.5, regexp=None,

collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)

这是wordcloud的所有参数,下面具体介绍一下各个参数:

font_path : string //字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'

width : int (default=400) //输出的画布宽度,默认为400像素

height : int (default=200) //输出的画布高度,默认为200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9 (所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 )

mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空,设置的宽高值将被忽略,

遮罩形状被 mask 取代。除全白(#FFFFFF)的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制词云。如:bg_pic = imread('读取一张图片.png'),

背景图片的画布一定要设置为白色(#FFFFFF),然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的

形状复制到一个纯白色的画布上再保存,就ok了。

scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布,如设置为1.5,则长和宽都是原来画布的1.5倍。

min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小

font_step : int (default=1) //字体步长,如果步长大于1,会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。

max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数

stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) //背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色。

max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小

mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明。

relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性

color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空,则使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本

collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法。

fit_words(frequencies) //根据词频生成词云

generate(text) //根据文本生成词云

generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云

generate_from_text(text) //根据文本生成词云

process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词(此处指英语,中文分词还是需要自己用别的库先行实现,使用上面的 fit_words(frequencies) recolor([random_state, color_func, colormap]) //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。

to_array() //转化为 numpy array

to_file(filename) //输出到文件