环境及模块：
- win7 64位
- python 3.6.4
- wordcloud 1.5.0
- pillow 5.0.0
- jieba 0.39
目标：
绘制安徽省2018年某些科技项目的词云，直观展示热点。
思路：
先提取项目的名称，再用jieba分词后提取词汇；过滤掉“研发”、“系列”等无意义的词；最后用wordcloud 绘制词云。
扩展：
词云默认是矩形的，本代码采用图片作为蒙版，产生异形词云图。这里用的图片是安徽省地图。
秘笈：
用网上的常规方法绘制的词云，字体有点模糊，秘笈在最后点明。
正式开始，show you the code：
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import numpy as npfrom pil import imageimport reimport jiebafrom wordcloud import wordcloud,imagecolorgenerator,stopwordsimport matplotlib.pyplot as plt# http://www.cnblogs.com/hatemath/# 打开存放项目名称的txt文件with open('content.txt','r',encoding='utf-8') as f: word= (f.read()) f.close()# 图片模板和字体image=np.array(image.open('ditu.jpg')) font=r'c:\\windows\\fonts\\msyh.ttf'# 去掉英文，保留中文 resultword=re.sub("[a-za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\'\:\;\'\,\[\]\.\<\>\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "",word) 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")sw.add("这里不多写了，根据自己情况添加")# 关键一步my_wordcloud = wordcloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color='white', max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split) #显示生成的词云 plt.imshow(my_wordcloud)plt.axis("off") plt.show() #保存生成的图片my_wordcloud.to_file('result.jpg') |
其中 ditu.jpg 为安徽省轮廓图片：
运行结果：
可以看到，智能设备、施工工法、系统平台、电缆、机器人等都是出现较多的词汇。
最后是秘笈揭晓时间：
为什么我这张图如此清晰？打开原图可以看到，这图的分辨率是1800*2500。你用网上的大多数代码，最后生成的图，尺寸很小，上面字迹边缘模糊。
关键在于调用wordcloud时的一个参数，回放一下代码：
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# 关键一步my_wordcloud = wordcloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color='white',max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split) |
第一个参数我写的是 scale=4，这个数值越大，产生的图片分辨率越高，字迹越清晰。你可以调到64试试，我希望你的电脑足够快 /笑哭
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：http://www.cnblogs.com/hatemath/p/10238145.html
