import jieba import wordcloud import imageio.v2 as imageio #第三方库需要安装 f = open("规划.txt", "r", encoding="utf-8") t = f.read() f.close() ls = jieba.lcut(t) txt = " ".join(ls) pic=imageio.imread("广东省.png") w = wordcloud.WordCloud(\ width = 1000, height = 700,\ background_color = "white", font_path = "msyh.ttf", mask = pic)#引用词云图片样式,字体文件要和程序放在同一个文件夹里 w.generate(txt) w.to_file("grwordcloud1.png")
时间: 2023-11-02 18:04:55 浏览: 116
='center',va='center',fontsize=10)
# 设置坐标轴范围和刻度
ax.set_xlim(-1这是一个使用Python编写的生成中文词云的代码示例,具体实现步骤如下:
1. 导入需要的Python库,包括jieba、wordcloud和imageio。
2. 打开文本文件“规划.txt,28)
ax.set_ylim(-1,1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
# 调用函数”,并读取其中的内容。
3. 使用jieba对文本进行分词,得到分词结果ls。
4.绘制地铁线路图
draw_subway_map()
```
您可以根据需要调整图形的颜色、字 将分词结果ls中的单词用空格连接成一个字符串txt。
5. 使用imageio读取词云图片样体、线条粗细等参数,以创建更美观的地铁线路图。
相关问题
import pandas as pd import jieba.analyse from wordcloud import WordCloud import cv2如何安装cv2
要安装cv2,可以使用pip命令在命令行中安装。请按照以下步骤进行操作:
1. 打开命令行界面。
2. 输入以下命令并按回车键:pip install opencv-python
. 等待安装完成。
注意:如果你使用的是Python 2.x版本,请使用以下命令:pip install opencv-python-headless
修改代码import jieba import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read() from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from wordcloud import WordCloud text = ' '.join(jieba.cut(text)) # 生成对象 mask = np.array(Image.open("computer.jpg")) wc = WordCloud(ImageFont.truetype("arial.ttf")).generate(text) # 显示词云 # plt.imshow(wc, interpolation = 'bilinear') # plt.axis("off") # plt.show() # 保存文件 wc.to_file('rs_computer.png')
这段代码的问题在于 `WordCloud` 类的实例化时,使用了错误的参数格式。`WordCloud` 类的构造函数需要传入一个字典类型的参数,用于指定词云生成时的各种参数。而在这段代码中,只传入了一个 `ImageFont.truetype("arial.ttf")` 参数,这是错误的。
下面是修改后的代码,已经添加了 `WordCloud` 类的参数字典:
```python
import jieba
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from wordcloud import WordCloud
text = open('comment.txt', encoding='utf-8').read()
text = ' '.join(jieba.cut(text))
# 生成对象
mask = np.array(Image.open("computer.jpg"))
wc = WordCloud(
font_path=ImageFont.truetype("arial.ttf"),
mask=mask,
background_color="white",
max_words=2000,
max_font_size=100,
width=1600,
height=800,
random_state=42
).generate(text)
# 显示词云
# plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
# plt.axis("off")
# plt.show()
# 保存文件
wc.to_file('rs_computer.png')
```
在这个例子中,我们使用了 `WordCloud` 类的参数字典,指定了生成词云时的各种参数,例如字体文件路径、遮罩图像、背景颜色、最大单词数、最大字体大小、词云图像宽度和高度等。这样就可以正确地生成和保存词云图像了。
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