txt = " ".join(allwords_clean1) wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white", max_words=1000, max_font_size=300, min_font_size=10, random_state=42, collocations=False, width=800, height=800, margin=2, ) wc.generate(txt) # 绘制词云图并保存 plt.figure(dpi=200) plt.imshow(wc, interpolation='catrom',vmax=1000) plt.axis("off") # 隐藏坐标 plt.rcParams['figure.dpi'] = 600 plt.savefig('店铺词云.png') 代码解析

时间: 2024-04-08 22:32:12 浏览: 22
这段代码是用来生成词云图的。首先,使用`" ".join(allwords_clean1)`将清洗后的文本数据连接成一个字符串,每个单词之间用空格分隔。 然后,创建一个`WordCloud`对象,指定了一些参数,包括字体路径、背景颜色、最大词数、最大字体大小、最小字体大小等。 接下来,调用`generate`方法,将文本数据传入生成词云图。 最后,使用`plt`模块绘制词云图,并保存为图片文件。其中,`dpi=200`设置图像分辨率,`interpolation='catrom'`指定插值方法,`vmax=1000`设置最大显示值。 注意:这段代码需要导入相应的库,如`matplotlib.pyplot`和`wordcloud`。并且需要提前准备好字体文件"simhei.ttf"。
相关问题

wordcloud = WordCloud(background_color='white',font_path='simhei.ttf').generate_from_frequencies(dict_)

这段代码创建了一个基于词频的词云图,其中: - `WordCloud()` 是用于创建词云图的函数。 - `background_color='white'` 设置词云图的背景色为白色。 - `font_path='simhei.ttf'` 指定词云图中的字体为“黑体”。 - `generate_from_frequencies(dict_)` 是根据传入的字典数据生成词云图,其中字典的键为词语,值为该词语在文本中的出现次数。

以下代码wc = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simhei.ttf",background_color="white", mask=imgg) img = wc.generate_from_frequencies(c)出现ValueError: Only supported for TrueType fonts的原因和解决方法

这个错误是因为字体文件不是 TrueType 格式。simhei.ttf是一个中文字体,但是simhei.ttf不是TrueType格式的字体文件。解决方法是使用一个TrueType格式的中文字体文件。你可以从网上下载一些 TrueType 格式的中文字体文件,然后指定正确的字体文件路径即可。例如,你可以使用"SimHei.ttf"文件作为字体文件,代码如下: ```python wc = WordCloud(font_path="SimHei.ttf", background_color="white", mask=imgg) img = wc.generate_from_frequencies(c) ``` 注意:如果你使用的是macOS或Linux操作系统,那么可以使用其他的中文字体文件。

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import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录,得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识:", top_10_words)

修改 # 导入jieba模块,用于中文分词 import jieba # 导入matplotlib,用于生成2D图形 import matplotlib.pyplot as plt # 导入wordcount,用于制作词云图 from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator # 获取所有评论 comments = set() # 使用 set 来去除重复项 try: with open('comments.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: rows = f.readlines() for row in rows: # 获取评论内容并去除空格 comment = row.split(',')[2].strip() if comment != '': comments.add(comment) except FileNotFoundError: print('文件不存在') except Exception as e: print('文件读取失败:', e) # 输出去重后的评论数量 print('评论数量:', len(comments)) # 设置分词 comment_after_split = jieba.cut(str(comments), cut_all=False) # 非全模式分词,cut_all=false words = " ".join(comment_after_split) # 以空格进行拼接 # print(words) # 设置屏蔽词 stopwords = STOPWORDS.copy() stopwords.add("电影") stopwords.add("一部") stopwords.add("一个") stopwords.add("没有") stopwords.add("什么") stopwords.add("有点") stopwords.add("这部") stopwords.add("这个") stopwords.add("不是") stopwords.add("真的") stopwords.add("感觉") stopwords.add("觉得") stopwords.add("还是") stopwords.add("但是") stopwords.add("就是") # 导入背景图 bg_image = plt.imread('xin.jpg') # 设置词云参数,参数分别表示:画布宽高、背景颜色、背景图形状、字体、屏蔽词、最大词的字体大小 wc = WordCloud(width=1024, height=768, background_color='white', mask=bg_image, font_path='simhei.ttf', stopwords=stopwords, max_font_size=400, random_state=50) # 将分词后数据传入云图 wc.generate_from_text(words) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 plt.show() # 保存结果到本地 wc.to_file('词云图.jpg')

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