💝💝💝欢迎莅临我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。
-
推荐:「stormsha的主页」👈，持续学习，不断总结，共同进步，为了踏实，做好当下事儿~
-
专栏导航
- Python系列: Python面试题合集，剑指大厂
- Git系列: Git操作技巧
- GO系列: 记录博主学习GO语言的笔记，该笔记专栏尽量写的试用所有入门GO语言的初学者
- 数据库系列: 详细总结了常用数据库 mysql 技术点,以及工作中遇到的 mysql 问题等
- 运维系列: 总结好用的命令，高效开发
- 算法与数据结构系列: 总结数据结构和算法,不同类型针对性训练,提升编程思维
非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨
💖The Start💖点点关注，收藏不迷路💖📒文章目录
- 词云图简介
- 环境准备
- 词云图的基本制作流程
- 1. 文本数据准备
- 2. 文本清洗
- 3. 生成词云图
- 4. 显示和保存词云图
- 5. 完整代码
- 6. 效果图
- 技巧与最佳实践
- 1. 词云图形状
- 2. 词云图颜色
- 3. 词云图字体
- 4. 词云图布局
- 5. 词云图的交互性
在数据可视化领域，词云图以其独特的视觉冲击力和信息传达能力，成为开发者和数据分析师展示文本数据的重要工具。本文将深入探讨如何使用 Python 制作词云图，并分享一些实用的技巧和最佳实践。
词云图简介
词云图是一种将文本数据中的关键词以不同大小、颜色和字体显示在图形中的可视化技术。关键词的字体大小通常与其在文本中出现的频率成正比，从而突出显示文本中的重要信息。
环境准备
在开始制作词云图之前，我们需要准备 Python 环境，并安装一些必要的库。主要使用的库包括 matplotlib 用于绘图，PIL 用于图像处理，以及 wordcloud 用于生成词云图。
pip install wordcloud
词云图的基本制作流程
1. 文本数据准备
首先，我们需要准备或获取文本数据。这些数据可以是网页内容、文章、评论等。例如，我们可以使用 Python 的 requests 库来获取网页内容。
import requests
url = 'https://stormsha.blog.csdn.net/article/details/138405944/'
response = requests.get(url)
html_content = response.text
2. 文本清洗
获取文本后，需要进行清洗，去除无用的符号、停用词等，以提高词云图的质量。
import re
from wordcloud import STOPWORDS
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 使用get_text()方法去除HTML标签，并将结果转换为字符串
text = soup.get_text()
text = re.sub(r'\W+', ' ', text)
stopwords = set(STOPWORDS)
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])
3. 生成词云图
使用 wordcloud 库生成词云图。我们可以自定义词云图的形状、颜色、字体等属性。
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
4. 显示和保存词云图
最后，使用 matplotlib 库显示和保存词云图。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
wordcloud.to_file('word_cloud.png')
5. 完整代码
import matplotlib
import requests
import re
from wordcloud import STOPWORDS, WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from bs4 import BeautifulSoup
matplotlib.use('TkAgg')
url = 'https://stormsha.blog.csdn.net/article/details/138405944/'
response = requests.get(url)
html_content = response.text
# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
# 使用get_text()方法去除HTML标签，并将结果转换为字符串
text = soup.get_text()
text = re.sub(r'\W+', ' ', text)
stopwords = set(STOPWORDS)
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])
word_cloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(word_cloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
word_cloud.to_file('word_cloud.png')
6. 效果图
![[Figure_1.png]]
技巧与最佳实践
1. 词云图形状
默认的词云图是矩形的，但我们可以自定义词云图的形状，如使用公司 logo 或特定图形作为词云的轮廓。
from PIL import Image
image_coloring = np.array(Image.open('shape.png'))
wordcloud = WordCloud(mask=image_coloring).generate(text)
2. 词云图颜色
颜色对于词云图的视觉效果至关重要。我们可以根据文本内容或个人喜好调整颜色。
wordcloud = WordCloud(colormap='viridis').generate(text)
3. 词云图字体
选择合适的字体可以增强词云图的可读性和美观性。我们可以使用本地字体或在线字体。
wordcloud = WordCloud(font_path='path_to_font.ttf').generate(text)
4. 词云图布局
通过调整词云图的 max_font_size 和 max_words 参数，我们可以控制词云图的布局和密度。
wordcloud = WordCloud(max_font_size=110, max_words=200).generate(text)
5. 词云图的交互性
为了使词云图更加生动有趣，我们可以添加交互性，如鼠标悬停显示单词频率。
from wordcloud import get_single_color_func
def color_func(word, font_size, position, orientation, random_state=None, **kwargs):
return "hsl(0, 100%, %d%%)" % (100 - (font_size / max_font_size) * 100)
wordcloud = WordCloud(color_func=color_func).generate(text)
🔥🔥🔥道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧！🌙🌙🌙
|
💖The End💖点点关注，收藏不迷路💖
|
