这篇文章将为大家详细讲解有关python怎么制作词云图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
制作 Python 词云图
导言
词云图是一种可视化技术，用于通过尺寸大小和颜色突出显示文本中出现频率较高的单词。在 Python 中，使用 wordcloud 库可以轻松创建词云图。
准备文本数据
- 将文本数据导入 Python。
- 清理文本，删除标点符号、数字和停止词（如“the”、“and”、“of”）。
- 将文本转换为小写。
创建词云图
- 导入 wordcloud 库：
import wordcloud - 创建一个 WordCloud 对象，并指定单词频率字典：
wordcloud = WordCloud(frequency) - 使用
generate()方法生成图像：wordcloud.generate() - 创建一个 Matplotlib Figure，并添加词云图：
fig = plt.figure(); plt.imshow(wordcloud) - 显示词云图：
plt.show()
自定义词云图
字体
- 设置字体：
font_path="path/to/font.ttf" - 设置字体大小：
font_size - 设置字体颜色：
color
形状和大小
- 设置词云图形状：
mask=np.array(shape) - 设置词云图大小：
width和height
布局
- 设置单词旋转角度：
rotation_range - 设置单词间距：
max_words和min_font_size - 设置背景颜色：
background_color
颜色方案
- 使用预定义颜色图：
colormap - 自定义颜色图：
color_func
高级配置
停止词
- 使用内置停止词列表：
stopwords - 添加自定义停止词：
stopwords=["word1", "word2"]
词频
- 忽略频率较低的词：
min_frequency - 缩放频率：
scale
示例代码
import wordcloud
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入文本数据
text = open("text.txt", "r").read()
# 清理和转换文本
text = text.lower()
text = text.replace(".", "").replace(",", "").replace("!", "")
words = text.split()
# 创建词频字典
freq_dict = {}
for word in words:
freq_dict[word] = freq_dict.get(word, 0) + 1
# 创建词云图
wordcloud = WordCloud(font_path="path/to/font.ttf",
max_words=100,
colormap="viridis")
wordcloud.generate_from_frequencies(freq_dict)
# 创建 Matplotlib Figure 并显示词云图
fig = plt.figure()
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()以上就是python怎么制作词云图的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
