十分钟利用Python制作属于你自己的个性logo
程序员文章站
2022-06-06 12:14:27
前言
词云的使用相信大家已经不陌生了,使用很简单,直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片,从中可以直观的看出各个词汇所占比重。...
前言
词云的使用相信大家已经不陌生了,使用很简单,直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片,从中可以直观的看出各个词汇所占比重。
之前我们也介绍过一篇关于Python制作词云的方法,需要的朋友可以参考这篇文章:http://www.jb51.net/article/132037.htm
最近正好想做一个人的logo,于是乎决定使用词云来制作完成。
wordcloud安装
pip install wordcloud
使用 pip 安装你肯定会遇到一个坑,安装过程中可能会报错,提示你安装 Microsoft Visual C++ 14.0,但是这个安装过程很耗时。
有另一个方法可以解决,就是下载相应的whl文件安装。下载链接:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud
文件下载后,cmd 进入whl文件所在文件夹下,然后输入以下命令:
pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
wordcloud代码使用
安装成功后我们马上开始制作我们的图片。
from os import path from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator d = path.dirname(__file__) # 读文本文件 text = open(path.join(d, 'data.txt')).read() # 读取自定义图片 alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "pic.jpg"))) # 你可以通过 mask 参数 来设置词云形状 wc = WordCloud(background_color="white",max_words=2000, mask=alice_coloring, max_font_size=60,random_state=102,scale=8, font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttf").generate(text) wc.generate_from_text(text) print('开始加载文本') # 改变字体颜色 img_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring) # 字体颜色为背景图片的颜色 wc.recolor(color_func=img_colors) # 显示词云图 plt.imshow(wc, interpolation="bilinear") # 是否显示x轴、y轴下标 plt.axis('off') plt.show() # 获得模块所在的路径的 d = path.dirname(__file__) # 将多个路径组合后返回 wc.to_file(path.join(d, "h16.jpg")) print('生成词云成功!')
上面 text 文本内容是通过爬虫采集的,爬取的关于数据科学的一篇文章,有了文本源之后准备好你想要生成词云的图片就行了。
配置 wordcloud 的参数对于图片效果尤为重要,下面我们着重介绍一下wordcloud的参数含义:
- font_path : string 字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'
- width : int (default=400) 输出的画布宽度,默认为400像素
- height : int (default=200) 输出的画布高度,默认为200像素
- prefer_horizontal : float (default=0.90) 词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9
- mask : nd-array or None (default=None) 若参数为空,则正常绘制词云。如果 mask 非空,设置的宽高值将被忽略,形状被 mask 取代。除白色的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制词云。
- scale : float (default=1) 按照比例进行放大画布,如设置为2,则长和宽都是原来画布的2倍。
- min_font_size : int (default=4) 显示的最小的字体大小
- font_step : int (default=1) 字体步长,如果步长大于1,会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。
- max_words : number (default=200) 要显示的词的最大个数
- stopwords : set of strings or None 设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS
- background_color : color value (default=”black”) 背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色。
- max_font_size : int or None (default=None) 显示的最大的字体大小
- mode : string (default=”RGB”) 当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明。
- relative_scaling : float (default=.5) 词频和字体大小的关联性
- color_func : callable, default=None 生成新颜色的函数,如果为空,则使用 self.color_func
- regexp : string or None (optional) 使用正则表达式分隔输入的文本
- collocations : bool, default=True 是否包括两个词的搭配
- colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” 给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法。
效果展示
使用的照片是博主自己的照片。
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总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。
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