标签:图片 ati color show spl 显示 nump gen 结构
#导入需要模块 import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator text_road=str(input(‘请输入文章的路径:‘)) picture_road=str(input(‘请输入图片的路径:‘)) #加载需要分析的文章 text = open(text_road,‘r‘,encoding=‘utf-8‘).read() #对文章进行分词 wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False) wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) #读取照片通过numpy.array函数将照片等结构数据转化为np-array mask=np.array(Image.open(picture_road)) #选择屏蔽词,不显示在词云里面 stopwords = set(STOPWORDS) #可以加多个屏蔽词 stopwords.add("<br/>") #创建词云对象 wc = WordCloud( background_color="white", font_path=‘/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf‘, max_words=1000, # 最多显示词数 mask=mask, stopwords=stopwords, max_font_size=100 # 字体最大值 ) #生成词云 wc.generate(text) #从背景图建立颜色方案 image_colors =ImageColorGenerator(mask) #将词云颜色设置为背景图方案 wc.recolor(color_func=image_colors) #显示词云 plt.imshow(wc,interpolation=‘bilinear‘) #关闭坐标轴 plt.axis("off") #显示图像 plt.show() #保存词云 wc.to_file(‘词云图.png‘)
#导入需要模块import jiebaimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator text_road=str(input(‘请输入文章的路径:‘))picture_road=str(input(‘请输入图片的路径:‘)) #加载需要分析的文章text = open(text_road,‘r‘,encoding=‘utf-8‘).read() #对文章进行分词wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) #读取照片通过numpy.array函数将照片等结构数据转化为np-arraymask=np.array(Image.open(picture_road)) #选择屏蔽词,不显示在词云里面stopwords = set(STOPWORDS)#可以加多个屏蔽词stopwords.add("<br/>") #创建词云对象wc = WordCloud( background_color="white", font_path=‘/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf‘, max_words=1000, # 最多显示词数 mask=mask, stopwords=stopwords, max_font_size=100 # 字体最大值 ) #生成词云wc.generate(text) #从背景图建立颜色方案image_colors =ImageColorGenerator(mask) #将词云颜色设置为背景图方案wc.recolor(color_func=image_colors) #显示词云plt.imshow(wc,interpolation=‘bilinear‘) #关闭坐标轴plt.axis("off") #显示图像plt.show() #保存词云wc.to_file(‘词云图.png‘)
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原文地址:https://www.cnblogs.com/yc3110/p/12076619.html