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【拓展篇 - 生成个性化词云】(暂未优化) ' r& E. d& u# s9 N4 X7 ?
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这是wordcloud的所有参数,下面具体介绍一下各个参数: font_path : string //字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'' B5 R+ U5 N8 T" K) z width : int (default=400) //输出的画布宽度,默认为400像素 height : int (default=200) //输出的画布高度,默认为200像素) A# L" u3 e. j4 b) X6 p prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9 (所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ); ^* V0 b( N2 A% S m mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空,设置的宽高值将被忽略,遮罩形状被 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。如:bg_pic = imread('读取一张图片.png'), E& l' l, V& M, h 背景图片的画布一定要设置为白色(#FFFFFF),然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存,就ok了。 scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布,如设置为1.5,则长和宽都是原来画布的1.5倍。( k. m6 i/ z5 \# e4 ~) K min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小 font_step : int (default=1) //字体步长,如果步长大于1,会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。2 |7 i8 n2 E$ l# l' u4 P* T max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数 stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS. f2 K9 p$ S$ e. e+ U' k background_color : color value (default=”black”) //背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色。: W0 M# e- ~( m* j4 Y" a max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小7 d+ }' @* c0 L/ M( N4 p- [ mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明。 relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性" E& r" z V$ A color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空,则使用 self.color_func+ Q( \" H0 O0 z" T regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本$ t; [6 P# ]0 `! l collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配% Y5 ]3 N3 V H" \ colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法。 u( V1 s5 I" j& _& r fit_words(frequencies) //根据词频生成词云【frequencies,为字典类型】 generate(text) //根据文本生成词云 generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云8 ~9 X, }+ t" P) Q. K- } generate_from_text(text) //根据文本生成词云 process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词(此处指英语,中文分词还是需要自己用别的库先行实现,使用上面的 fit_words(frequencies) ) recolor([random_state, color_func, colormap]) //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。# M6 F3 t, u% n, \& k to_array() //转化为 numpy array to_file(filename) //输出到文件 ]4 T" B, V/ |3 [- D 简要讲下几个会影响图像清晰问题的WordCloud的参数: mask:遮罩图,字的大小布局和颜色都会依据遮罩图生成。其实理论上这对字大小和清晰程度的影响不大,; D) t, \# y! O/ G 但是遮罩图色和背景色background_color如果易混淆,则可能是一个导致看起来不清晰的因素;. N( D6 u o, w5 ~3 \ 另外遮罩图自身各个颜色之间的对比不强烈,也可能使图看起来层次感不够。 比如,一些图明度比较高,再加上背景白色,有可能导致字色太浅(背景色background_color又是白色)于是看起来不够“清晰”。 background_color:背景色,默认黑。; U. Y3 J" z1 j! m* X# l 这个本来其实也不怎么影响清晰度,但是,就像之前在mask中提到的,如果遮罩图像颜色过浅、背景设置白色, 可能导致字看起来“不清晰”。而实际上,我对一个浅色遮罩图分别用白、黑两种背景色后发现, 黑色背景的强烈对比之下会有若干很浅也很小的词浮现出来,而之前因背景色、字色过于相近而几乎无法用肉眼看出这些词。: W8 ^5 t& Y! F$ ~. `( U mode:默认“RGB”。根据说明文档,如果想设置透明底色的云词图,那么可以设置background_color=None, mode="RGBA"9 C" I9 j! O- W; x) b 但是!!!实际中我尝试设置透明背景色并没有成功过!8 X8 s# }+ x- Q+ t. @8 Q 当我选取的遮罩图是白色底时,如果background_color设置为"white"或"black"时,生成的云词确实是对应的“白色”“黑色”;! t7 T( q( _! k0 B 但是按照上述参数设置透明色时,结果出来依然是白色。8 r8 B" f8 P: o- M$ m7 t 当我选取的遮罩图是透明底时,那么不管我background_color设置为"white"或"black",还是None加上mode="RGBA",) _' @; {6 p6 ?; i! w2 u% x' A9 k- A t 结果都是把背景部分当做黑色图块,自动匹配黑色的字!——也就是并没有实现透明底的云词。4 @& [3 C7 o/ a 谁如果实现了透明底色的方案,欢迎给我留言。目前这个疑惑我打算先不研究了,放到以后再看。 max_font_size:最大字号。源文件中也有讲到,图的生成会依据最大字号等因素去自动判断词的布局。3 M6 R1 \% p6 S; u* `" j+ B1 p6 Q' q4 Y 经测试,哪怕同一个图像,只要图本身尺寸不一样(比如我把一个300×300的图拉大到600×600再去当遮罩),那么同样的字号也是会有不同的效果。. q8 @9 S% X0 F* Q3 X/ f. p 原理想想也很自然,字号决定了字的尺寸,而图的尺寸变了以后,最大字相对于图的尺寸比例自然就变了。$ F- @7 t- a# r4 y9 [) K 所以,需要根据期望显示的效果,去调整最大字号参数值。 7 Q# O8 O0 W3 i# Z- N+ B min_font_size:最小字号。不设置的情况下,默认是4。 尝试了设置比4大的字号,例如8、10,结果就是原本小于设定值且大于4号的词都直接不显示了,其它内容和未设置该值时都一样。) m. K# Y. k, [% [$ y. h relative_scaling:表示词频和云词图中字大小的关系参数,默认0.5。6 Y0 H: f& r8 N( O; x 为0时,表示只考虑词排序,而不考虑词频数;为1时,表示两倍词频的词也会用两倍字号显示。' B; S- t, j- E scale:根据说明文档,当云词图很大的,加大该值会比使用更大的图更快,但值越高也会越慢(计算更复杂)。- t5 U4 V4 ?4 J- T7 J 默认值是1。实际测试中,更大的值,确实输出图像看起来更精细(较小较浅的词会颜色更重,也感觉清楚,大的词差异不明显)。 不过,可能由于我选的图不大、词也没有很多,所以差距并没有很大,缩小排列一下就基本上辨别不出多少差别了。- e T/ z& U* U0 [ ; ?# C4 _: N; m, T( q Y* _0 c |
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