WordCloud

github：

​​https://github.com/amueller/word_cloud​​

WordCloudAPI

 

wordcloud.WordCloud(
     font_path=None,  # 字体路径，英文不用设置路径，中文需要，否则无法正确显示图形
     width=400, # 默认宽度
     height=200, # 默认高度
     margin=2, # 边缘
     ranks_only=None,
     prefer_horizontal=0.9,
     mask=None, # 背景图形，如果想根据图片绘制，则需要设置
     scale=1,
     color_func=None,
     max_words=200, # 最多显示的词汇量
     min_font_size=4, # 最小字号
     stopwords=None, # 停止词设置，修正词云图时需要设置
     random_state=None,
     background_color='black', # 背景颜色设置，可以为具体颜色,比如white或者16进制数值
     max_font_size=None, # 最大字号
     font_step=1,
     mode='RGB',
     relative_scaling='auto',
     regexp=None,
     collocations=True,
     colormap='viridis', # matplotlib 色图，可更改名称进而更改整体风格
     normalize_plurals=True,
     contour_width=0,
     contour_color='black',
     repeat=False)

 

举例

比如更换背景颜色和整体风格等

新建文件definition.py

import os
from os import path
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot as plt
# 获取当前文件路径
d = path.dirname(__file__) if "__file__" in locals() else os.getcwd()
# 获取文本text
text = open(path.join(d,'aobama.txt')).read()
# 生成词云
#scale=2缩放2倍
#max_font_size = 100 最多显示词汇量100
#background_color='red' 背景颜色 红色
#colormap='Blues' 色图，可更改名称进而更改整体风格
wc = WordCloud(scale=2,max_font_size = 100,background_color='red',colormap='Blues')
wc.generate_from_text(text)
# 显示图像
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
#存储图像
wc.to_file('aobama.png')
# or
# plt.savefig('1900_basic.png',dpi=200)
plt.show()

然后在同级目录下新建aobama.txt

里面是词云的数据源，只能是英文，这里以奥巴马的演讲为例。

运行效果

根据WordCloud的API参数来自定义词云_python