用Python和WordCloud绘制词云的实现方法(内附让字体清晰的秘笈)

主要介绍了用Python和WordCloud绘制词云的实现方法(内附让字体清晰的秘笈),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 ### 使用Python和WordCloud绘制词云的实现方法详解 #### 一、引言 词云是一种数据可视化方式，常用于突出文本中出现频率较高的词语。本文将详细介绍如何使用Python及其库WordCloud绘制词云，并分享一个让字体更加清晰的小技巧。 #### 二、所需环境与模块 为了成功实现词云绘制功能，首先需要准备以下开发环境和相关模块： - 操作系统：Win7 64位 - Python版本：3.6.4 - WordCloud库版本：1.5.0 - Pillow库版本：5.0.0 - Jieba分词库版本：0.39 #### 三、实现目标 本案例的目标是绘制安徽省2018年某些科技项目的词云，以直观展示热点领域。具体步骤包括数据提取、文本处理、分词、词频统计及最终的词云绘制。 #### 四、实现思路 1. **数据提取**：从包含项目名称的`content.txt`文件中读取文本数据。 2. **文本处理**：使用正则表达式移除非中文字符，确保只保留有意义的文字信息。 3. **分词处理**：借助Jieba分词工具进行中文分词，便于后续的词频统计。 4. **词频统计**：统计每个词语出现的次数，并根据需求去除一些无意义的词语（如“研发”、“系列”等）。 5. **词云绘制**：利用WordCloud库生成词云图像，并采用特定的图片作为背景模板，实现更为美观的视觉效果。 #### 五、扩展功能 传统的词云多为矩形布局，本文案例中通过使用安徽省地图的图片作为背景模板，实现了更加个性化且有趣的异形词云图。 #### 六、清晰字体的秘笈 通常情况下，WordCloud生成的词云图片中的文字边缘会显得比较模糊，这主要是因为图片分辨率较低所致。本案例中采用了一个简单却有效的方法提高字体清晰度——增大词云图片的分辨率。具体操作是在创建`WordCloud`对象时设置`scale`参数，该参数值越大，生成的图片分辨率越高，字体就越清晰。 #### 七、代码解读 ```python # 导入所需模块 import numpy as np from PIL import Image import re import jieba from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt # 读取项目名称文本文件 with open('content.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: word = f.read() # 加载安徽省地图图片作为模板和字体文件 image = np.array(Image.open('ditu.jpg')) font = r'C:\Windows\fonts\msyh.ttf' # 文本预处理，仅保留中文字符 resultword = re.sub("[A-Za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\'\:\;\'\,\[\]\.\<\>\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "", word) # 分词 wordlist_after_jieba = jieba.cut(resultword) wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) # 设置停用词 sw = set(STOPWORDS) sw.add("研发") sw.add("系列") # 创建WordCloud对象并设置参数 my_wordcloud = WordCloud( scale=4, # 提高分辨率的关键参数 font_path=font, mask=image, stopwords=sw, background_color='white', max_words=100, max_font_size=60, random_state=20 ).generate(wl_space_split) # 显示词云 plt.imshow(my_wordcloud) plt.axis("off") plt.show() # 保存词云图片 my_wordcloud.to_file('result.jpg') ``` #### 八、运行结果分析 从生成的词云图中可以看出，“智能设备”、“施工工法”、“系统平台”、“电缆”、“机器人”等词语频繁出现，反映了安徽省2018年科技项目的热点方向。 #### 九、总结 通过上述案例，我们可以看到使用Python和WordCloud库绘制词云不仅能够直观地展现文本数据中的关键信息，还能通过调整参数获得更高分辨率、更清晰的词云图片。这对于数据分析和报告制作具有重要意义。希望读者能够掌握这种方法，并在实际工作中灵活应用。