import numpy as np # numpy数据处理库
import wordcloud # 词云库
from PIL import Image # 图像处理库,用于读取背景图片
import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库,以便在notebook中显示图片
from openpyxl import load_workbook #读取词频Excel文件
import os #获取词频Excel文件路径
#将存好的Excel词频表读取成字典
path='词频' #文件所在文件夹
files = [path+"\\"+i for i in os.listdir(path)] #获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径
maskImage = np.array(Image.open('background.png')) # 定义词频背景图
for file in files:
#将词频Excel文件读取为字典
wb = load_workbook(file)
ws = wb.active
wordFreq = {}
for i in range(2,ws.max_row+1):
word = ws["A"+str(i)].value
freq = ws["B"+str(i)].value
wordFreq[word] = freq
#定义词云样式
wc = wordcloud.WordCloud(
font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体
mask= maskImage, # 设置背景图
max_words=500, # 最多显示词数
max_font_size=100) # 字号最大值
#生成词云图
wc.generate_from_frequencies(wordFreq) # 从字典生成词云
#保存图片到指定文件夹
wc.to_file("词云图\\{}.png".format(file.split("\\")[1][:4]))
#在notebook中显示词云图
plt.imshow(wc) # 显示词云
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像
Python文本数据可视化之“词云”图
2025/4/19 17:02:57
来源:https://blog.csdn.net/cc605523/article/details/140293164
浏览:
次
关键词:Python文本数据可视化之“词云”图
版权声明:
本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com
热文排行
- 华为 海思22AP10(SS524)H.265 编解码处理器用户指南
- 数据库物理结构设计
- 基于重要抽样的主动学习不平衡分类方法ALIS
- 如何在 Mac 上清空硬盘后恢复丢失的数据?
- npm install puppeteer 报错 npm ERR! PUPPETEER_DOWNLOAD_HOST is deprecated解决办法
- 《缺失MRI模态下的脑肿瘤分割的潜在相关表示学习》| 文献速递-深度学习肿瘤自动分割
- 开源模型时代的 AI 开发革命:Dify 技术深度解析
- (2)Django生产环境数据库的切换以及环境配置python-dotenv方案
- 【微信小程序】自定义组件 - 组件的生命周期
- 概率图模型在自然语言处理中的应用