mask=background_Image,

时间: 2023-09-26 08:07:28 浏览: 38
在Python的词云分析中,如果想要将词云图的形状与某个图片相同,就可以使用mask参数来设置背景图片。具体来说,可以使用PIL库将图片转换成numpy数组,然后传入到WordCloud对象的mask参数中,代码如下: ```python from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator from PIL import Image import numpy as np # 读取背景图片 background_Image = np.array(Image.open("background.jpg")) # 设置词云图 wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=background_Image, max_font_size=60, random_state=42) # 生成词云图 wc.generate_from_frequencies(frequencies) # 根据背景图片颜色生成词云图颜色 image_colors = ImageColorGenerator(background_Image) wc.recolor(color_func=image_colors) # 显示词云图 plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") plt.show() ``` 在上述代码中,我们首先使用PIL库读取背景图片,并将其转换成numpy数组。然后,我们设置了词云图对象wc的参数,其中mask参数就是我们传入的背景图片数组。接着,我们使用generate_from_frequencies方法生成词云图,使用ImageColorGenerator函数根据背景图片颜色生成词云图颜色。最后,使用imshow函数显示词云图。

相关推荐

word_cloud = WordCloud(font_path=fontpath, background_color='white', mask=background_image).generate(' '.join(filtered_words)) 以上代码使用WordCloud类创建了一个词云对象word_cloud。在创建词云对象时,通过传入font_path参数指定了字体文件的路径,background_color参数设置词云的背景颜色为白色,mask参数指定了词云的背景图片。 然后,使用.generate()方法生成词云,传入的参数是使用空格连接起来的分词结果' '.join(filtered_words)。 请确保已经正确导入了WordCloud类,并正确设置了字体文件路径、背景颜色和背景图片。 | | | import csv class HtmlOutputer(): def init(self): self.log = MyLog("html_outputer", "logs") filename = "ershoufang.csv" with open(filename, "w", newline="", encoding='utf-8') as f: data = [ "id", "小区名称", "所在区域", "总价", "单价", "房屋户型", "所在楼层", "建筑面积", "户型结构", "套内面积", "建筑类型", "房屋朝向", "建筑结构", "装修情况", "梯户比例", "配备电梯", "产权年限", "挂牌时间", "交易权属", "上次交易", "房屋用途", "房屋年限", "产权所属", "抵押信息", "房本备件", ] writer = csv.writer(f, dialect='excel') writer.writerow(data) def collect_data(self, data): if data is None: self.log.logger.error("页面数据收集:传入数据为空!") print("页面数据收集:传入数据为空!") return filename = "ershoufang.csv" with open(filename, "a", newline="", encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f, dialect='excel') writer.writerow(data) self.log.logger.info("2.4页面数据收集:成功!") print("2.4页面数据收集:成功!")为什么打开之后是乱码

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)

最新推荐

recommend-type

Elasticsearch初识与简单案例.pdf

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式全文搜索引擎,提供灵活且高效的搜索和分析功能。通过HTTP请求和客户端库,用户可以索引和搜索文档,执行复杂查询,进行数据分析,并享受高亮显示等特性。其高级功能如复合查询、聚合分析、滚动搜索等,使其适用于各种数据处理和分析场景。Elasticsearch还具有强大的监控和日志功能,确保集群稳定运行。总之,Elasticsearch是企业级搜索和分析的理想选择。
recommend-type

Python基于LSTM模型对全国的空气质量数据进行可视化分析预测源代码

介绍 对全国2019年1月至2023年12月的空气质量数据进行分析,绘制时间序列图,展示每月/每季度的平均AQI变化趋势。绘制不同省份和城市的平均AQI热力图。分析不同污染物的浓度分布和趋势。绘制空气质量等级分布图。 需求说明 对空气质量数据进行数据分析,并使用LSTM模型进行预测。 安装教程 pip install jupyter pip install numpy pandas matplotlib seaborn 使用说明 在项目路径下打开终端输入jupyter notebook就行
recommend-type

百问网linux桌面GUI,基于LVGL 8.x。.zip

百问网linux桌面GUI,基于LVGL 8.x。
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLOv1目标检测算法:实时目标检测的先驱,开启计算机视觉新篇章

![:YOLOv1目标检测算法:实时目标检测的先驱,开启计算机视觉新篇章](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/69b98e1a619b1bb3c59cf98f4e397cd2.png) # 1. 目标检测算法概述 目标检测算法是一种计算机视觉技术,用于识别和定位图像或视频中的对象。它在各种应用中至关重要,例如自动驾驶、视频监控和医疗诊断。 目标检测算法通常分为两类:两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法,如 R-CNN 和 Fast R-CNN,首先生成候选区域,然后对每个区域进行分类和边界框回归。单阶段算法,如 YOLO 和 SSD,一次性执行检
recommend-type

设计算法实现将单链表中数据逆置后输出。用C语言代码

如下所示: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 定义单链表节点结构体 struct node { int data; struct node *next; }; // 定义单链表逆置函数 struct node* reverse(struct node *head) { struct node *prev = NULL; struct node *curr = head; struct node *next; while (curr != NULL) { next
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向

![:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO(You Only Look Once)是一种