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Wordcloud 实现云标签(1)

作者:   发布时间:2016-03-08 12:54:05   浏览次数:3029

pip install wordcloud 安装,导航栏库中就有编译好的。

网上搜不到有关的中文文章,自己探索了一下,也算做出了结果。由于没有中文支持的说明和中文文档,在此简单补充并翻译部分文档。翻译可能有出入仅供参考,只是为了加深自己理解所用。

#后面有示例和展示。想了想放到一篇里面太臃肿,所以另起一篇展示。

API Reference

API 分为三部分

生成词云的部分、生成图像颜色的部分和随机颜色函数。

wordcloud.WordCloud

 class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=5, ranks_only=False, prefer_horizontal=0.9, mask=None, scale=1, color_func=<function random_color_func at 0x2b8b422a31b8>,  max_words=200, stopwords=None,random_state=None, background_color='black', max_font_size=None)  主要部分,用来生成词云并生成图像。

参数:

font_path : string

用到的字体文件的路径(支持OTF 或 TTF格式)。默认字体是
DroidSansMono 。非 Linux 系统需自行调整路径参数。

说明:Windows 下中文支持的方法。

1、准备好一个中文字体,如 simhei.ttf

2、将其复制到 C:Python27Libsite-packageswordcloud

3、在 wordcloud.py 中修改 FONT_PATH 为相应字体。(注意是大写,大写的字体路径是默认路径,小写的字体是后面使用时可以再次指定的,会覆盖默认字体)

FONT_PATH = os.environ.get("FONT_PATH", os.path.join(os.path.dirname(__file__),                                                      "simhei.ttf")) 
4、注意中文的编码应为 utf-8 ,否则会导致乱码无法显示

#可以参见不知道什么语言的用户提出的 issue Word cloud unicode (multilanguage) problem · Issue #70 · amueller/word_cloud · GitHub

width : int (default=400)

画布宽度

height : int (default=200)

画布高度

ranks_only : boolean (default=False)

是否只用词频排序而不是实际词频统计值,默认 False

prefer_horizontal : float (default=0.90)

词语水平出现的频率,默认 0.9 (即垂直出现频率为 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。

scale : float (default=1)

计算与绘制图像间的比例。对于较大的词云图像,使用比例而非较大的画布会显著提升绘图速度,但是可能会造成词语间的粗糙拟合。

max_words : number (default=200)

词语的最大数量

stopwords : set of strings

屏蔽词

max_font_size : int or None (default=None)

最大词的最大字号。如果不指定,则为图像高度。

说明:

画布越大,运行耗时会显著提升。如果你需要输出一幅较大的词云图像,尝试设置较小的画布并使用比例参数来调节。

基于最大字号和比例参数,算法可能会更倾向于使用词语的排名顺序而非它们的实际频率。


属性:

words_: list of tuples (string, float)

带有频率的词语

layout_:list of tuples (string, int, (int, int), int, color))

编码拟合好的词云。每个词语的字符串、字号、位置、方向和颜色的编码。

方法:

static __init__(font_path=None, width=400, height=200, margin=5, ranks_only=False, prefer_horizontal=0.9, mask=None,scale=1, color_func=<function random_color_func at 0x2b8b422a31b8>, max_words=200, stopwords=None,random_state=None, background_color='black', max_font_size=None)

static fit_words(frequencies) / generate_from_frequencies(这两个一个意思)

依据词语和频率生成词云

参数:frequencies : array of tuples

包含了词语和频率的数组

static generate(text) / generate_from_text

从文本中生成词云,调用 _text 和 fit_words

static 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) )

参数:text : string

需要处理的文本

返回:words : list of tuples (string, float)

带有相应频率的词语

说明:有标记词频的更好方法,但是作者没有把那些全部包括进来。

static recolor(random_state=None, color_func=None)

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。

参数:

random_state : RandomState, int, or None, default=None

如果非空,会使用固定的随机状态。如果给出一个整数,它会被用作 random.Random 状态的一个种子(根源)

color_func : function or None, default=None

生成新颜色的函数,如果为空,则使用 self.color_func

static to_array()

转化为 numpy array

返回:image : nd-array size (width, height, 3)

numpy 矩阵的词云图像

static to_file(filename)

输出到文件

参数:filename : string

输出的文件路径

wordcloud.ImageColorGenerator

class wordcloud.ImageColorGenerator(image) 

基于 RGB 图像生成颜色。词语将会使用一定矩形区域内的平均颜色上色。这个对象可以被调用作为词云或者重新上色方法的颜色函数。

参数:image : nd-array, shape (height, width, 3)

用来生成词语颜色的图像。 Alpha 通道会被忽略。大小应与画布大小相同。

static __init__(image)


wordcloud.random_color_func

wordcloud.random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None) 

随机生成色调

默认的上色方法。仅仅会生成一个随机的色调( 80% 颜色值 50% 亮度)

参数:

word, font_size, position, orientation : ignored.

random_state : random.Random object or None, (default=None)

如果一个随机的对象已经给出,这会用作在你生成的随机文本上(万法皆对象)

原文链接:http://zhuanlan.zhihu.com/666666/20436581






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