# 补全下面的代码,产生词云 word_cloud = ...(cut_text)
时间: 2024-04-17 19:25:53 浏览: 110
补全代码如下:
```python
word_cloud = WordCloud(font_path=fontpath, background_color='white', mask=background_image).generate(' '.join(filtered_words))
```
以上代码使用`WordCloud`类创建了一个词云对象`word_cloud`。在创建词云对象时,通过传入`font_path`参数指定了字体文件的路径,`background_color`参数设置词云的背景颜色为白色,`mask`参数指定了词云的背景图片。
然后,使用`.generate()`方法生成词云,传入的参数是使用空格连接起来的分词结果`' '.join(filtered_words)`。
请确保已经正确导入了`WordCloud`类,并正确设置了字体文件路径、背景颜色和背景图片。
相关问题
# 导入相应的库 import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import colors from PIL import Image import numpy as np # 导入文本数据进行简单的文本处理,去掉换行符,半角和全角空格 text=open("D:\新建文本文档.txt",encoding='gbk').read() text=text.replace('\n',"").replace("\u3000","").replace("\u0020","") # 按特定词分词 #jieba.load_userdict("D:\baidu_stopwords.txt") # 分词,返回结果为词的列表 text_cut=jieba.cut(text) # 将分好的词用某个符号分割开连成字符串 text_cut=" ".join(text_cut) # 导入停词,用于去掉文本中类似于'啊'、'你','我'之类的词 stop_words=open("D:\aidu_stopwords.txt",encoding="utf8").read().split("\n") #导入背景图,注意背景图除了目标形状外,其余地方都应是空白的 background_image=np.array(Image.open("D:\beijing_wps.png")) #设置词云中字体颜色可选择的范围 color_list=["#C2D26F","#C848A3"] colormap=colors.ListedColormap(color_list) # 使用WordCloud生成词云 word_cloud=WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体 background_color="white",width=1000,height=880, # 词云图的背景颜色、高度和宽度 mask=background_image, # 指定词云的形状 colormap=colormap, stopwords=stop_words) # 去掉的停词 word_cloud.generate(text_cut) # 运用matplotlib展现结果 plt.subplots(figsize=(10,8)) plt.imshow(word_cloud) plt.axis("off") plt.show()
这段代码是使用Python中的jieba、wordcloud、matplotlib和PIL库来生成词云图的示例代码。它包括以下步骤:
1. 导入所需的库。
2. 读取文本数据,并进行简单的文本处理,去除换行符和空格。
3. 使用jieba库对文本进行分词处理。
4. 导入停用词列表,用于去除一些常见的无意义词语。
5. 导入背景图作为词云的形状。
6. 设置词云中字体颜色的范围。
7. 使用WordCloud类生成词云对象,设置字体、背景颜色、大小、形状、停用词等参数。
8. 调用generate方法生成词云图。
9. 使用matplotlib库展示生成的词云图。
如果你有具体的问题或需要进一步的解释,请告诉我。
import jieba from collections import Counter from pyecharts.charts import WordCloud from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts.globals import SymbolType import collections fp = open('词云图.txt','r',encoding='utf-8') text = fp.read().strip().replace('\n','').replace(' ','') cut_words = list(jieba.cut(text)) stopwords = [line.strip() for line in open('/home/bit/sgdata/停用词.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] result = [] for cut_word in cut_words: if cut_word not in stopwords: result.append(cut_word) data = collections.Counter(result) data = data.most_common(300)#词频前300 data word_cloud=( WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='890px',height='800px',theme=ThemeType.LIGHT)) .add( '词云图', data, word_size_range=[10,200],#字体的大小从10到200 mask_image='/home/bit/sgdata/yezi.jpg', #shape='circle', textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='STCAIYUN.TTF'#字体样式 ) ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title='词云图', title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23), pos_left='5%' ) ) .render('/home/bit/sgdata/wordcloud.html') )在这份代码上加一个可以保存有效词云的代码
你可以在代码最后添加以下代码来保存词云图:
```python
word_cloud.render('有效词云图.html')
```
这会将词云图保存为一个名为“有效词云图.html”的文件。你可以根据需要更改文件名和路径。
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