用Python绘制词云图——表白为我们拼过命的白衣天使

  每天都听说医生和冠状病毒抗战的感人事迹，有那么多的医生因为保护我们，献出了自己的生命。希望逝者安息，活者坚强，所有健在的医生和我国同胞万众一心，早日战胜病毒。静待春暖花开，万物复苏。
  今天我就来做一个天使表白墙，送给正在前线艰苦奋战的白衣天使，他/她们是我们最可敬的同胞，期待疫情早日结束，他/她们能早日凯旋归来。

1.先上效果图

2. python代码分步骤讲解

2.1 设置加载文件的路径（可替换成自己存放文件的路径）

import os
os.chdir(r'D:\算法文件夹\新闻数据与任务\表白')

2.2 先设定分割文本用的停用词和函数

  由于停用词较多，不适合放在文本中，有需要的同学可以扫一扫文章下方的二维码，公众号中回复stopwords即可获得资料。

import pandas as pd  
stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False, sep="\t",quoting=3,names=['stopword'],encoding='utf-8')  #读取自定义的停用词
#把文本中的停用词去掉函数
def drop_stopwords(contents,stopwords):
    contents_clean = []
    all_words = []
    for line in contents:
        line_clean = []
        for word in line:
            if word in stopwords:
                continue
            line_clean.append(word)
            all_words.append(str(word))
        contents_clean.append(line_clean)
    return contents_clean,all_words

2.3 设定词云的形状

  angel.png可替换成你想喜欢的任意图片，如果想要本文用的原始图片(公众号中回复angel)。

from PIL import Image
#初始化自定义背景图片
images = Image.open('angel.png')
graph = np.array(images)

2.4 把表白的词绘制到天使图片上并保存图片

  下面是用jieba分词器把biaobai.txx(公众号中回复表白白衣天使)中的文章分成一个一个的词，并统计绘图到天使图片上。

text = open('biaobai.txt').read()            #表白内容的txt文档
cut_text= jieba.cut(text,cut_all=False)     #用jieba分词器把表白文档分成一个一个的词
result= "/".join(cut_text)                 #必须给个符号分隔开分词结果,否则不能绘制词云
#产生词云图
wc = WordCloud(font_path="./data/simhei.ttf",background_color='black',max_font_size=200,mask=graph) #有自定义背景图：生成词云图由自定义背景图像素大小决定
wc.generate(result)                       
image_color = ImageColorGenerator(graph)   #从背景图片生成颜色值
wc.recolor(color_func=image_color)
wc.to_file("wordcloud.png")                 #按照背景图大小保存绘制好的词云图，保存到当前文件夹中，比下面程序显示更清晰

2.5 也可以直接在python程序中显示该图片

 # 显示图片
plt.figure("词云图")   #指定所绘图名称
plt.imshow(wc)         # 以图片的形式显示词云
plt.axis("off")       # 关闭图像坐标系
plt.show()

你可能感兴趣: 用Python创建动态彩色二维码
你可能感兴趣: 用Python绘制皮卡丘
你可能感兴趣: 风控建模整体流程