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发表于 2021-8-8 21:45:35
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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'
/ c* U) G) e' `7 H& }" lwidth : int (default=400) //输出的画布宽度，默认为400像素
3 R, t0 C) }$ y* W! s& oheight : int (default=200) //输出的画布高度，默认为200像素- g' r: Y, J2 | ]! M7 h# p p3 K
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 ）5 c4 s1 r, [. O$ q; L, @8 R' p% v
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。
7 d' V8 d( H; }, x4 B: }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')，, u5 f- w: F) y4 I# @. y+ [# K
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。
9 u6 c; E* C1 M% W- Iscale : 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。4 G# E8 R$ M$ `7 I. D8 h
min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小2 `, F9 N1 P X. i% s% W/ _* Z2 A9 J
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。9 h0 G# v$ q8 W
max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数8 n3 k. [% m0 _! a @* } R) ]
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# l0 T3 s0 d. y3 ^
background_color : color value (default=”black”) //背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。
7 R7 W, s* z5 |, U7 Y) w0 |max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小
& r! R0 S/ r9 K0 s5 Tmode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。
; ^4 E' x5 k4 ~0 e. Rrelative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性
' ~( Z3 U( W3 H. mcolor_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
- z5 l/ H# G2 Qregexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本
& V+ F" ]' ^! d" {1 A6 H7 Qcollocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配
5 E4 q" _' d6 Z2 u7 \6 x# J$ dcolormap : 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。
8 |: _8 {9 { w% Wfit_words(frequencies) //根据词频生成词云【frequencies，为字典类型】
6 e: y) y. Z- k4 l, i- Ygenerate(text) //根据文本生成词云1 l& f9 {3 Y4 i8 v$ l, N3 @
generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云
- ^( b; O% e" W7 M0 e0 E0 \generate_from_text(text) //根据文本生成词云
3 h- H/ H0 a: ~) r0 Wprocess_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) ）
3 ?/ M" W, c9 Krecolor([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。) a" u+ f/ a6 h9 c' k
to_array() //转化为 numpy array
+ T9 Q& R9 d" V, S X: wto_file(filename) //输出到文件; a9 M$ l" V( C9 H" o2 _
7 k1 i/ K- f: N. M
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，1 x" B% J) F- E, a$ C
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；) l; b; j' U9 f, D
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。
; p" H. ]2 i z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”。
- i6 R4 R# F$ s0 A5 }" ubackground_color：背景色，默认黑。
$ s: e |+ a0 _6 o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，: Z8 M* Z* W0 P- s
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，' M+ B+ y0 _4 j' i
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。+ ~- V0 h9 b( W& k8 X
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"& B O6 [+ n+ X) m2 Y
但是！！！实际中我尝试设置透明背景色并没有成功过！ u; z) {0 c8 c) O7 E# A: ?0 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”；
/ a* i2 G" L: O4 r3 h0 b但是按照上述参数设置透明色时，结果出来依然是白色。/ x1 K2 ~9 o4 q
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"，
' ]4 R$ P+ O' V- V% F. H4 V. ~2 X. r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。
* {5 o/ K# z! m' R( s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。3 Y. } o7 h% Y% m, J- P
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。6 y/ J# v2 _9 _+ S) a. \
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。% q* b" F% W( m0 Z
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。* F7 o# m( |4 g
所以，需要根据期望显示的效果，去调整最大字号参数值。
1 L! x' Z. J0 w" j& |% t: l y& k' R) [
min_font_size：最小字号。不设置的情况下，默认是4。
- a; w# j4 b2 f! v5 |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。; X2 \$ {4 }7 V$ k1 u) n; _
9 }: ^/ ?; Y2 C+ ^4 u) j$ K
relative_scaling：表示词频和云词图中字大小的关系参数，默认0.5。
8 y0 G) x5 I& b D/ ^- x( J9 [$ I# k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。. C# M; B8 J8 ^( n
6 u8 O5 ]8 E8 G- I7 u* Z6 sscale：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）。* @/ F/ [7 F+ m" }# x2 F* W& [6 S
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）。, ] s6 D8 X5 t. `# U6 c9 y
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。- l: g# D" M0 M, j8 g1 e t
$ c8 n& z+ T8 N, G6 v9 V3 ^% \
2 t7 ?0 ~$ d, k' z/ I |
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狗仔卡
发表于 2021-7-24 15:29:27
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