Python詞雲參數設置

『壹』 python為什麼wordcloud 生成的詞雲，單詞排列不夠緊湊

你設置的最大號字體也就是max_font_size相對於整個圖片太小了（可以設置成120試試，估計整個就會顯得稠密了），而你出現的人物本身就不多，自然出來顯得稀稀拉拉。

『貳』 python製作詞雲的時候怎麼使文字密集一點

選用的詞越多(max_words)，樣本越大(文本的長度），就越接近正態分布。

在正態分布的情況下，低頻詞就相對多(長尾定率)。
然後就是調整max_font_size與min_font_size以及relative_scaling了，這三個參數的取值對表觀上的密集程度有影響。
如果max_words小，長尾不明顯，詞雲中小字就少，很多地方沒有詞去填補空白，就顯示得不密集。
如果max_font_size與min_font_size沒拉開，低頻詞(長尾部分)就沒有小到足夠在高頻詞的空白中填入，字中空白就讓整個雲顯得不密集。
最後調整relative_scaling使交叉方向的比例合適，一些詞的空白處就能填入一些較短的低頻詞進一步減少空白。

『叄』 如何使用python來實現個性化詞雲的示例代碼分享

#coding=utf-8
#usingpython27
fromosimportpath
fromPILimportImage
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

fromwordcloudimportWordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator

#d=path.dirname(__file__)

#Readthewholetext.
text=open(r'C:StudyPythonwordcloud_alice.txt').read()

#readthemask/colorimagetakenfrom
#http://jirkavinse.deviantart.com/art/quot-Real-Life-quot-Alice-282261010
alice_coloring=np.array(Image.open(r'C:StudyPythonwordcloud_alice_color.png'))
stopwords=set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")

wc=WordCloud(background_color="white",max_words=2000,mask=alice_coloring,
stopwords=stopwords,max_font_size=40,random_state=42)
#generatewordcloud
wc.generate(text)

#createcoloringfromimage
image_colors=ImageColorGenerator(alice_coloring)

#show
plt.imshow(wc,interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.figure()
#recolorwordcloudandshow
#wecouldalsogivecolor_func=image_
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors),interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.figure()
plt.imshow(alice_coloring,cmap=plt.cm.gray,interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

執行這個代碼還需要兩個文件, 網路知道不能上傳, 可以用扣或者私我傳給你

運行結果:

『肆』 python中的詞雲模塊wordcloud如何自定義顏色及詞語所佔面積

請看官方文檔

『伍』 python生成詞雲，要求頻率越小生成的字詞越大，老師的要求，請各位大佬解答，感謝，急急急！！！

按照常理可以實現，但是python是智能的，不能安裝常理算。關注點有點偏，老師不是刁難學生，而是幫助學生進步。你可以去問問老師具體的思路，祝你取得更大的進步。

『陸』 Python程序如何使用參數

用sys模塊，使用sys.argv接收參數，sys.argv是一個列表，第2個元素開始是傳遞進來的值，傳遞的時候用空格割開就好

import sys
for x in sys.argv:
....print(x)

『柒』 詞雲怎麼調用生成 python

把兩個腳本filea.py 和 fileb.py 放在同一個目錄下，然後在filea.py的開頭寫： import fileb 然後就可以使用fileb.py中定義的函數了

『捌』 python如何自定義詞雲

推薦使用jieba模塊來實現分詞，WordCloud來繪制詞雲。
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# -*- coding: utf-8 -*-

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS

# Read the whole text.
text = open('內容.txt', 'r').read()
text = " ".join(jieba.cut(text, cut_all=False))

# 愛心.png表示你繪圖模板，就是最後圖片的形狀
alice_mask = np.array(Image.open('愛心.png'))
# 中文需要設置字體,songti.ttf代表宋體
wc = WordCloud(font_path='songti.ttf', background_color="white", mask=alice_mask,
max_words=2000)
# generate word cloud
wc.generate(text)

# store to file
wc.to_file('result.png')

# show
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
# plt.figure()
# plt.imshow(alice_mask, cmap=plt.cm.gray)
# plt.axis("off")
plt.show()

『玖』 python wordcloud參數怎麼把文字設置成白色嗎

首選wordcloud也是分不同的版本的，不同版本之間wordcloud參數和方法還是有一些不同。

color_func的參數得是一個object，不得傳str類型，具體傳參數用法及方法間的調用，可以查看源碼。

color_func=get_single_color_func('white')

修改為這個試試

『拾』 如何用python做詞雲pdf

，決定用python繪制詞雲，主要用到的是wordcloud庫，安裝只需要pip isntall wordcloud就行，
數據用的是酒店評論的數據，代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator
import jieba
# import codecs

# fin = codecs.open('HotelComments.txt',mode = 'r', encoding = 'utf-8')
# print fin.read()

# 第一次運行程序時將分好的詞存入文件
# text = ''
# with open('HotelComments.txt') as fin:
# for line in fin.readlines():
# line = line.strip('\n')
# text += ' '.join(jieba.cut(line))
# text += ' '
# fout = open('text.txt','wb')
# pickle.mp(text,fout)
# fout.close()

# 直接從文件讀取數據
fr = open('text.txt','rb')
text = pickle.load(fr)

backgroud_Image = plt.imread('girl.jpg')
wc = WordCloud( background_color = 'white', # 設置背景顏色
mask = backgroud_Image, # 設置背景圖片
max_words = 2000, # 設置最大現實的字數
stopwords = STOPWORDS, # 設置停用詞
font_path = 'C:/Users/Windows/fonts/msyh.ttf',# 設置字體格式，如不設置顯示不了中文
max_font_size = 50, # 設置字體最大值
random_state = 30, # 設置有多少種隨機生成狀態，即有多少種配色方案
)
wc.generate(text)
image_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wc.recolor(color_func = image_colors)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()