package com.showdata; import java.awt.Dimension; import java.io.IOException; import java.util.List; import com.kennycason.kumo.CollisionMode; import com.kennycason.kumo.WordCloud; import com.kennycason.kumo.WordFrequency; import com.kennycason.kumo.nlp.FrequencyAnalyzer; public class WordCloud_img { public WordCloud get() throws IOException { /********** Begin **********/ //1.为实例化词云做准备 //2.修改词云的实例化 WordCloud wordCloud = null; //3.生成词云并写入图片 /********** End **********/ return wordCloud; } }

### 如何使用 `com.kennycason.kumo.WordCloud` 实现 Java 词云生成 #### 工具简介 词云是一种通过图形化方式展示文本数据中关键词的重要性和频率的工具。在 Java 中，可以通过 `com.kennycason.kumo.WordCloud` 库来生成高质量的词云图像[^3]。 #### Maven 依赖配置 为了使用该库，需先在项目的 `pom.xml` 文件中添加以下依赖项： ```xml <dependency> <groupId>com.kennycason</groupId> <artifactId>kumo-core</artifactId> <version>1.13</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.kennycason</groupId> <artifactId>kumo-tokenizers</artifactId> <version>1.12</version> </dependency> ``` 这些依赖分别提供了核心功能和分词支持[^4]。 #### 示例代码实现 以下是基于 `com.kennycason.kumo.WordCloud` 的完整代码示例，展示了如何加载文本文件并生成词云图像： ```java import com.kennycason.nlp.tokenizer.ChineseWordTokenizer; import com.kennycason.kumo.FrequencyAnalyzer; import com.kennycason.kumo.collisions.CollisionMode; import com.kennycason.kumo.font.scale.SqrtFontScalar; import com.kennycason.kumo.palette.ColorPalette; import com.kennycason.kumo.bg.PixelBoundryBackground; import com.kennycason.kumo.WordCloud; import java.awt.*; import java.util.List; public class WordCloudExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 初始化 FrequencyAnalyzer 并设置参数 final FrequencyAnalyzer frequencyAnalyzer = new FrequencyAnalyzer(); frequencyAnalyzer.setWordFrequenciesToReturn(1024); // 设置返回的最大单词数量 frequencyAnalyzer.setMinWordLength(2); // 设置最小单词长度 frequencyAnalyzer.setWordTokenizer(new ChineseWordTokenizer()); // 使用中文分词器 // 加载文本文件并获取词频列表 final List wordFrequencies = frequencyAnalyzer.load("path/to/your/text/file.txt"); // 定义词云尺寸 final int width = 500, height = 500; final Dimension dimension = new Dimension(width, height); // 创建 WordCloud 对象 final WordCloud wordCloud = new WordCloud(dimension, CollisionMode.PIXEL_PERFECT); // 配置词云属性 wordCloud.setPadding(2); // 单词之间的间距 wordCloud.setBackgroundColor(Color.WHITE); // 背景颜色 wordCloud.setColorPalette(new ColorPalette( new Color(0x4055F1), new Color(0x408DF1), new Color(0x40AAF1), new Color(0x40C5F1), new Color(0x40D3F1))); // 字体颜色调色板 wordCloud.setFontScalar(new SqrtFontScalar(10, 45)); // 字体缩放比例 // 可选：自定义背景图片 wordCloud.setBackground(new PixelBoundryBackground("path/to/background/image.png")); // 构建词云并保存到文件 wordCloud.build(wordFrequencies); wordCloud.writeToFile("output/cloud_image.png"); } } ``` #### 参数说明 - **FrequencyAnalyzer**: 用于分析输入文本中的词语及其出现频率。 - **CollisionMode**: 控制单词之间碰撞检测的方式，推荐使用 `PIXEL_PERFECT` 模式以获得更精确的效果。 - **ChineseWordTokenizer**: 支持中文分词的功能模块，适用于处理中文文本数据。 - **ColorPalette**: 自定义字体的颜色集合，可根据需求调整配色方案。 - **SqrtFontScalar**: 根据词频动态调整字体大小的比例函数。 以上代码实现了从文本文件读取内容、计算词频分布以及最终生成带有指定样式的词云图像的过程[^5]。 --- ###