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通天战队|高大上的词云，其实很简单( 二 )


mask参数如果为空 ， 以默认宽和高绘制 。 如果mask非空 ， 设置的宽高值将被忽略 ， 遮罩形状被具体的mask取代 。 除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制 ， 其余部分会用于绘制词云 。 比如用Pillow读取某张图片 ， 转换成Numpy的array格式 ， 并将其设置为mask（遮罩） 。 除图片全白的部分将不会被绘制 ， 其余部分会用于绘制词云 。
scale指按照比例进行放大画布 ， 默认为1 。 如设置为1.5 ， 则长和宽都是原来画布的1.5倍 。
min_font_size指显示的最小的字体大小 ， 默认为4 。 max_font_size指显示的最大的字体大小 。
max_words指要显示的词的最大个数 ， 默认为200 。
stopwords指需要停用的词 ， 如果为空 ， 则使用内置的STOPWORDS停用库 。
background_color指背景颜色 ， 默认为黑色（black） 。 如background_color='white',背景颜色为白色 。
【通天战队|高大上的词云，其实很简单】mode参数默认为RGB ， 当参数为RGBA并且background_color不为空时 ， 背景为透明 。
color_func指生成新颜色的函数 ， 如果为空 ， 则使用 self.color_func
wordcloud库如何将文本转化为词云呢？
（1）分隔 ， 以空格分隔单词 ， 如果是中文 ， 使用jieba分词库切割 。
（2）统计 ， 单词出现次数并过滤
（3）字体 ， 根据统计配置字号
（4）布局 ， 颜色环境尺寸
接下来我们一起进行代码编写 ， 通过3步来演示词云效果 。
（1）准备分词文件和背景图片 。
我们在网上找一些关于爱情美好的语句 ， 黏贴到文本文件 ， 命名为7xi.txt 。 然后找一个好的背景 ， 比如心型图案 ， 要求背景白色或者透明 ， 格式为png 。
（2）词云效果 。
通过下段代码实现一个词云效果 。
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS,ImageColorGenerator
import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import os
curpath = os.path.dirname(__file__)
filename = os.path.join(curpath, '7xi.txt')
backimg = os.path.join(curpath, 'back3.png')
savefilename = os.path.join(curpath, 'wordcloud.png')
#设置模板
backgroud_Image=np.array(Image.open(backimg))
#创建对象
wcd = WordCloud(background_color='white',width=400,height=200,font_path='simhei.ttf',mask=backgroud_Image,max_font_size=100, min_font_size=10,scale=1.5)
text=open(filename,'r',encoding='utf-8').read()
#对读取的文件进行分词
text=" ".join(jieba.lcut(text))
#生成词云
wcd.generate(text)
#保存图片
wcd.to_file(savefilename)
代码执行后生成wordcloud.png ， 文件内容如图所示 。
通天战队|高大上的词云，其实很简单
通天战队|高大上的词云，其实很简单（3）美化效果 。
默认词云的颜色以蓝绿冷色调偏多 ， 看起来不是很舒服 。 我们换个颜色来显示 ， 如下列代码 。
image_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wcd.recolor(color_func=image_colors)
#保存图片
wcd.to_file(savefilename)
代码执行后 ， 文件内容如图所示 。
除此之外 ， 还可以显示在Matplotlib的窗口中 ， 只需要增加如下代码即可 。
plt.imshow(wcd)
plt.axis('off') #关闭坐标轴


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