環境及模塊：

　　Win7 64位

　　Python 3.6.4

　　WordCloud 1.5.0

　　Pillow 5.0.0

　　Jieba 0.39

目標：

　　繪制安徽省2018年某些科技項目的詞雲，直觀展示熱點。

思路：

　　先提取項目的名稱，再用Jieba分詞後提取詞匯；過濾掉“研發”、“系列”等無意義的詞；最後用WordCloud 繪制詞雲。

擴展：

　　詞雲默認是矩形的，本代碼采用圖片作為蒙版，產生異形詞雲圖。這裏用的圖片是安徽省地圖。

秘笈：

　　用網上的常規方法繪制的詞雲，字體有點模糊，秘笈在最後點明。

正式開始，Show you the code：

 1 import
 
 numpy as np
 2 from PIL import Image
 3 import re
 4 import jieba
 5 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
 6 import  matplotlib.pyplot as plt
 7 # http://www.cnblogs.com/hatemath/
 8 # 打開存放項目名稱的txt文件
 9 with open(‘content.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf-8‘) as f:
10     word= (f.read())
 
11     f.close()
12 
13 # 圖片模板和字體
14 image=np.array(Image.open(‘ditu.jpg‘)) 
15 font=r‘C:\\Windows\\fonts\\msyh.ttf‘ 
16 
17 # 去掉英文，保留中文 
18 resultword=re.sub("[A-Za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\‘\:\;\‘\,\[\]\.\<\>\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "",word) 
19 wordlist_after_jieba = jieba.cut(resultword) 
 
20 wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) 
21 
22 # 設置停用詞 
23 sw = set(STOPWORDS) 
24 sw.add("研發")
25 sw.add("系列")
26 sw.add("這裏不多寫了，根據自己情況添加")
27 
28 # 關鍵一步
29 my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color=‘white‘,
30                          max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split) 
31 
32 #顯示生成的詞雲 
33 plt.imshow(my_wordcloud)
34 plt.axis("off") 
35 plt.show() 
36 
37 #保存生成的圖片
38 my_wordcloud.to_file(‘result.jpg‘)

其中 ditu.jpg 為安徽省輪廓圖片：

運行結果：

可以看到，智能設備、施工工法、系統平臺、電纜、機器人等都是出現較多的詞匯。

最後是秘笈揭曉時間：

　　為什麽我這張圖如此清晰？打開原圖可以看到，這圖的分辨率是1800*2500。你用網上的大多數代碼，最後生成的圖，尺寸很小，上面字跡邊緣模糊。

　　關鍵在於調用WordCloud時的一個參數，回放一下代碼：

1 # 關鍵一步
2 my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color=‘white‘,
3                          max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split) 

　　第一個參數我寫的是 scale=4，這個數值越大，產生的圖片分辨率越高，字跡越清晰。你可以調到64試試，我希望你的電腦足夠快 /笑哭

本文由hATEmATH原創 轉載請註明出處：http://www.cnblogs.com/hatemath/

用Python和WordCloud繪制詞雲（內附讓字體清晰的秘笈）