Python词云参数设置

‘壹’ python为什么wordcloud 生成的词云，单词排列不够紧凑

你设置的最大号字体也就是max_font_size相对于整个图片太小了（可以设置成120试试，估计整个就会显得稠密了），而你出现的人物本身就不多，自然出来显得稀稀拉拉。

‘贰’ python制作词云的时候怎么使文字密集一点

选用的词越多(max_words)，样本越大(文本的长度），就越接近正态分布。

在正态分布的情况下，低频词就相对多(长尾定率)。
然后就是调整max_font_size与min_font_size以及relative_scaling了，这三个参数的取值对表观上的密集程度有影响。
如果max_words小，长尾不明显，词云中小字就少，很多地方没有词去填补空白，就显示得不密集。
如果max_font_size与min_font_size没拉开，低频词(长尾部分)就没有小到足够在高频词的空白中填入，字中空白就让整个云显得不密集。
最后调整relative_scaling使交叉方向的比例合适，一些词的空白处就能填入一些较短的低频词进一步减少空白。

‘叁’ 如何使用python来实现个性化词云的示例代码分享

#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()

执行这个代码还需要两个文件, 网络知道不能上传, 可以用扣或者私我传给你

运行结果:

‘肆’ python中的词云模块wordcloud如何自定义颜色及词语所占面积

请看官方文档

‘伍’ python生成词云，要求频率越小生成的字词越大，老师的要求，请各位大佬解答，感谢，急急急！！！

按照常理可以实现，但是python是智能的，不能安装常理算。关注点有点偏，老师不是刁难学生，而是帮助学生进步。你可以去问问老师具体的思路，祝你取得更大的进步。

‘陆’ Python程序如何使用参数

用sys模块，使用sys.argv接收参数，sys.argv是一个列表，第2个元素开始是传递进来的值，传递的时候用空格割开就好

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

‘柒’ 词云怎么调用生成 python

把两个脚本filea.py 和 fileb.py 放在同一个目录下，然后在filea.py的开头写： import fileb 然后就可以使用fileb.py中定义的函数了

‘捌’ python如何自定义词云

推荐使用jieba模块来实现分词，WordCloud来绘制词云。
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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('内容.txt', 'r').read()
text = " ".join(jieba.cut(text, cut_all=False))

# 爱心.png表示你绘图模板，就是最后图片的形状
alice_mask = np.array(Image.open('爱心.png'))
# 中文需要设置字体,songti.ttf代表宋体
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参数怎么把文字设置成白色吗

首选wordcloud也是分不同的版本的，不同版本之间wordcloud参数和方法还是有一些不同。

color_func的参数得是一个object，不得传str类型，具体传参数用法及方法间的调用，可以查看源码。

color_func=get_single_color_func('white')

修改为这个试试

‘拾’ 如何用python做词云pdf

，决定用python绘制词云，主要用到的是wordcloud库，安装只需要pip isntall wordcloud就行，
数据用的是酒店评论的数据，代码如下：

# -*- 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()

# 第一次运行程序时将分好的词存入文件
# 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()

# 直接从文件读取数据
fr = open('text.txt','rb')
text = pickle.load(fr)

backgroud_Image = plt.imread('girl.jpg')
wc = WordCloud( background_color = 'white', # 设置背景颜色
mask = backgroud_Image, # 设置背景图片
max_words = 2000, # 设置最大现实的字数
stopwords = STOPWORDS, # 设置停用词
font_path = 'C:/Users/Windows/fonts/msyh.ttf',# 设置字体格式，如不设置显示不了中文
max_font_size = 50, # 设置字体最大值
random_state = 30, # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
)
wc.generate(text)
image_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wc.recolor(color_func = image_colors)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()