wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask, font_path='simsun.ttc', max_words=200, max_font_size=100, # 词语的最大字体大小 random_state=42, # 随机数生成器的种子 width=800, height=600, margin=2).generate(result) generate(result)什么用

时间: 2024-02-14 21:22:53 浏览: 124
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simsun.zip中文下载

`generate(result)`是用来生成一个词云图的方法。在这个方法中，`result`是一个字符串，代表需要生成词云图的文本数据。在生成词云图的过程中，会根据文本数据中出现的词语频率，按照一定的规则排列这些词语，并将其绘制成一个图形。这个图形中，词语出现的频率越高，其在图形中的大小也就越大。同时，为了使词云图更加美观，还可以设置一些参数，例如背景颜色、字体、最大字体大小、随机数种子等。`generate(result)`方法中的参数`result`是必须的，其他参数可以根据需要进行调整。
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background=Image.open('cloud.png') graph=np.array(background) wordcloud=WordCloud(front_path='C/windows/Fonts/simsun.ttc', mask=graph, background_color='blue', max_front_size=150, random_state=30) ciyuntu=wordcloud.fit_words(words) plt.imshow(ciyuntu) plt.axis('off') plt.show()代码报错__init__() got an unexpected keyword argument 'front_path'

wordcloud = WordCloud(font_path='C:/windows/Fonts/simsun.ttc', mask=graph, background_color='blue', max_font_size=150, random_state=30) ciyuntu = wordcloud.fit_words(words) plt.imshow(ciyuntu) plt...

pic = plt.imread('tmp/aixin.jpg') wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simkai.ttf', background_color='white', colormap='coolwarm', mask=pic, ) X = wc.generate_from_frequencies(dic) # 添加数据 plt.figure(figsize=(10, 8)) # 调整图像大小为10x8 plt.axis('off') plt.imshow(X) plt.show()我这个词云图字体很小要怎么优化

3. 使用更大的字体文件：你可以尝试使用更大的字体文件，例如宋体（simsun.ttc）或微软雅黑（msyh.ttc），这些字体文件通常包含更多的字形和更大的字号。 4. 调整词云图的分辨率：通过设置 dpi 参数来调整词云图...

import jieba import numpy import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('腾讯') stopwords.add('游戏') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) mask = np.array(Image.open("mask.png")) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=mask ).generate(" ".join(filtered_words)) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")这个代码怎么运行错误

font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=mask ).generate(" ".join(filtered_words)) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功") 请检查一下你的代码是否与这...

import wordcloud txt='荷塘 采莲 今晚 路 叶子 想起 一条 这是 白天 树 知道 月光' w=wordcloud.WordCloud(background_color='white', width=150, height=120, max_font_size=48, font_path='C:/Windows/Fonts/simsunb.ttf') w.generate(txt) w.to_file('C:/test.png') png报错

如果你已经导入了 wordcloud 库，那么你需要检查 font_path 参数指定的字体路径是否正确。如果你的系统中没有 C:/Windows/Fonts/simsunb.ttf 这个字体文件，你需要换成系统中存在的中文字体。你可以通过以下...

import jieba import numpy from PIL import Image from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt with open("comments.txt","r",encoding="utf-8") as f: comments = f.read() words = jieba.cut(comments) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('腾讯') stopwords.add('游戏') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) cloud = WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask= ).generate() cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")这个代码缺什么

font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=mask ).generate(" ".join(filtered_words)) 其中，"mask.png" 是你要指定的形状文件的路径。此外，你需要将筛选后的词列表 ...

import jieba import numpy from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud with open('liur.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) data =[] for row in reader: try: data.append(row[1]) except IndexError: pass text = ''.join(row) words = jieba.lcut(text) print(words) bgImg=numpy.array(Image.open("nanhai.jpg")) cloud=WordCloud( font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(text) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")

font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(text) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功") 这样，你应该能够成功生成词云了。

请写出以下代码的设计思路及步骤import jieba import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image mask = np.array(Image.open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\image.png")) img_array = np.array(mask) file = open(r"C:\Users\28243\Desktop\zuoye\i love china.txt", "r", encoding="utf-8") t = file.read() file.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) # 设置词云图 w = wordcloud.WordCloud( font_path="C:/Windows/Fonts/SIMSUN.TTC", # 词云字体 width=2400, # 图片宽度 height=2000, # 图片高度 contour_width=2, mask = img_array, contour_color='steelblue', background_color="white") # 图片背景颜色 # 将文字导入词云 w.generate(txt) # 保存词云图 w.to_file("wordcloud_19.png")

2. 加载背景图片：使用PIL.Image的open方法打开背景图片，并使用numpy.array将图片转换为数组存储在变量mask中。 3. 读取文本数据：使用open函数打开文本文件，读取内容并存储在变量t中，最后关闭文件。 4. 中文...

python对中文txt进行词云分析生成的图片没有字而是一个个方框请问这是怎么回事？import jieba import wordcloud with open('a.txt','r',encoding="utf-8") as f: temp = f.read() words = jieba.lcut(temp) words = " ".join(words) pl = wordcloud.WordCloud( width = 1000,height = 1000, background_color = "white", #font_path = r"‪C:\\Windows\\Fonts\\TEMPSITC.TTF" ) pl.generate(temp) pl.to_file("C:\\Users\\86150\\Desktop\\1.png")并检查一下代码的错误

font_path = r"C:\Windows\Fonts\SimSun.ttf" 另外，你需要将pl.generate(temp)中的temp改为words，以使用中文分词后的单词列表生成词云。修改后的代码如下： import jieba import wordcloud with ...

帮我把下面代码添加注释class Button: def __init__(self, text='按钮', left=0, top=0, width=90, height=30, color=(200, 200, 200)): self.text = text self.color = color self.rect = pygame.Rect(left, top, width, height) self.font = pygame.font.Font(r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", 16) self.text_surface = self.font.render(self.text, True, (0, 0, 0)) self.text_rect = self.text_surface.get_rect() # self.text_rect.center = self.rect.center self.active = False self.function = None button_group.append(self) def set_text(self, new_text): self.text = new_text self.text_surface = self.font.render(self.text, True, (0, 0, 0)) self.text_rect = self.text_surface.get_rect() def draw(self, screen): if self.active: pygame.draw.rect(screen, (180, 180, 200), self.rect, 0) else: pygame.draw.rect(screen, self.color, self.rect, 0) self.text_rect.center = self.rect.center screen.blit(self.text_surface, self.text_rect) def get_click(self, event): if event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN: if event.button == 1: mx, my = event.pos if self.rect.left <= mx <= self.rect.right and self.rect.top <= my <= self.rect.bottom: self.active = True elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONUP and self.active: if event.button == 1: mx, my = event.pos if self.rect.left <= mx <= self.rect.right and self.rect.top <= my <= self.rect.bottom: # print(f'{self.text}按钮被点击') if callable(self.function): self.function() self.active = False def click_connect(self, function): self.function = function

self.font = pygame.font.Font(r"C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", 16) # 按钮文本的字体 self.text_surface = self.font.render(self.text, True, (0, 0, 0)) # 渲染按钮文本 self.text_rect = self.text_surface....

# 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...

import jieba import numpy from PIL import Image import csv from wordcloud import WordCloud with open("douban.csv","r",encoding="utf-8") as file: data=csv.reader(file) for row in data: print(data) # 空字符串，装入所有评论 str="" # 循环读取数据[用户名,时间,地点,星级,内容] for i in data: # print(i[4]) str+=i[4] # print(str) # 切割词语 cutWord ="===".join(jieba.cut(str)) print(cutWord) # 读取图像模型 bgImg=numpy.array(Image.open("haixing.jpeg")) # 绘制词云 cloud=WordCloud( # 文字路径，本地文字路径 font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(cutWord) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功")改成正确的代码

font_path="C:\Windows\Fonts\simsun.ttc", background_color="white", mask=bgImg ).generate(cutWord) cloud.to_file("词云.png") print("词云绘制成功") except Exception as e: print(e)

import cv2 import face_recognition import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw,ImageFont video_capture = cv2.VideoCapture(r'C:/Users/ALIENWARE/123.mp4')#如果输入是(0)为摄像头输入 #现输入为MP4进行识别检测人脸 first_image = face_recognition.load_image_file("1.jpg") first_face_encoding = face_recognition.face_encodings(first_image)[0] Second_image = face_recognition.load_image_file("2.jpg") Second_face_encoding = face_recognition.face_encodings(Second_image)[0] third_image = face_recognition.load_image_file("3.jpg") third_face_encoding = face_recognition.face_encodings(third_image)[0] inside_face_encodings = [first_face_encoding,Second_face_encoding,third_face_encoding] inside_face_names = ['A','B','C'] face_locations = [] face_encodings = [] face_names = [] process_this_frame = True while True: ret, frame = video_capture.read() small_frame = cv2.resize(frame, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25) rgb_small_frame = small_frame[:, :, ::-1] if process_this_frame: face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_small_frame) face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_small_frame, face_locations) face_names = [] for face_encoding in face_encodings: matches = face_recognition.compare_faces(inside_face_encodings, face_encoding) name = '未录入人脸' if True in matches: first_match_index = matches.index(True) name = inside_face_names[first_match_index] face_names.append(name) process_this_frame = not process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): top *= 4 right *= 4 bottom *= 4 left *= 4 cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2) img_pil = Image.fromarray(frame) draw = ImageDraw.Draw(img_pil) fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) cv2.imshow('face_out', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): #退出需要按下Q键否则内核会崩溃 break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows()

fontStyle = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simsun.ttc", 32, encoding="utf-8") draw.text((left + 6, bottom - 6), name, (0, 200, 0), font=fontStyle) frame = np.asarray(np.array(img_pil)) # ...

wordcloud = WordCloud(font_path = r'C:\Windows\Fonts\STKAITI.TTF',

font_path = r'C:\Windows\Fonts\simsun.ttc' 如果你要使用楷体字体，可以将路径改为： font_path = r'C:\Windows\Fonts\simkai.ttf' 如果你要使用微软雅黑字体，可以将路径改为： font_path = ...

我要把feature_type_mean放在横轴其他位置，请增加代码，#这种初始化操作可以用来创建一个空的数据结构，用于后续存储和填充数据。在这种情况下，DataFrame的所有元素被初始化为0，准备接收进一步的数据填充。 filter_features = pd.DataFrame(0, index=filter_names, columns=feature_type_names, ) for key in c: for filter_name in filter_names: for feature_type_name in feature_type_names: if filter_name in key and feature_type_name in key: # print(filter_name, feature_type_name, key, c[key]) filter_features.loc[filter_name, feature_type_name] += c[key] filter_features['filter_mean'] = filter_features.mean(axis = 1) filter_features.loc['feature_type_mean'] = filter_features.mean(axis = 0) # %% plt.figure(figsize=(8, 12), dpi=300) sns.set_style('white', {'font.sans-serif': ['simsun', 'Times New Roman'], "size": 6}) ax = sns.heatmap(filter_features, # .apply(np.log1p), #vmin=5, vmax=17, fmt=".3f", annot=False, cmap="YlOrBr",#"vlag",#"YlOrBr", # cmap="RdBu_r", annot_kws={"size": 6}, square=True ) # label_y = ax.get_yticklabels() # plt.setp(label_y, rotation=45) # label_x = ax.get_xticklabels() # plt.setp(label_x, rotation=45) # plt.tick_params(labelsize=6) plt.show()

sns.set_style('white', {'font.sans-serif': ['simsun', 'Times New Roman'], "size": 6}) ax = sns.heatmap(filter_features, fmt=".3f", annot=False, cmap="YlOrBr", annot_kws={"size": 6}, square=True) plt....
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