import wordcloud
c=wordcloud.WordCloud()  #構(gòu)建詞云對(duì)象，配置對(duì)象參數(shù)
c.generate("wordcloud by python ")  #加載詞云文本
c.to_file("pywordcloud.png")      #輸出詞云文件

#指定詞云形狀，默認(rèn)是長(zhǎng)方形，需要引用imread()函數(shù)
from scipy.misc import imread
mk=imread("pic.png")
c=wordcloud.WordCloud(mask=mk)

import wordcloud
# 從外部.txt文件中讀取大段文本，存入變量txt中
f = open('政府工作報(bào)告.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w，設(shè)置詞云圖片寬、高、字體、背景顏色等參數(shù)
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',
                        font_path='msyh.ttc')
# 將txt變量傳入w的generate()方法，給詞云輸入文字
w.generate(txt)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('Test1.png')

# 導(dǎo)入詞云制作庫(kù)wordcloud和中文分詞庫(kù)jieba
import jieba
import wordcloud
# 構(gòu)建并配置詞云對(duì)象w
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',
                        font_path='msyh.ttc')
# 調(diào)用jieba的lcut()方法對(duì)原始文本進(jìn)行中文分詞，得到string
txt = '由于Python語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性、易讀性以及可擴(kuò)展性， \
      在國(guó)外用Python做科學(xué)計(jì)算的研究機(jī)構(gòu)日益增多， \
      一些知名大學(xué)已經(jīng)采用Python來(lái)教授程序設(shè)計(jì)課程。 \
      例如卡耐基梅隆大學(xué)的編程基礎(chǔ)、 \
      麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)及編程導(dǎo)論就使用Python語(yǔ)言講授。'
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)
# 將string變量傳入w的generate()方法，給詞云輸入文字
w.generate(string)
# w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))  #三段代碼合一簡(jiǎn)寫(xiě)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('Teste2.png')

import jieba
import wordcloud
from scipy.misc import imread
mask=imread("圖片形狀.png") #導(dǎo)入自定義形狀圖片賦給mask
# 從外部.txt文件中讀取大段文本，存入變量txt中
f = open('政府工作報(bào)告.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read() #閱讀提取
f.close()   #關(guān)閉
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w，設(shè)置詞云圖片寬、高、字體、背景顏色等參數(shù)
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',mask=mask,
                        font_path='msyh.ttc')
# 將txt變量傳入w的generate()方法，給詞云輸入文字
w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('Test1.png')

# 導(dǎo)入詞云制作庫(kù)wordcloud
import wordcloud
# 將外部文件包含的文本保存在string變量中
string = open('hamlet.txt').read()
# 導(dǎo)入imageio庫(kù)中的imread函數(shù)，并用這個(gè)函數(shù)讀取本地圖片，作為詞云形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("ren.png")
# 構(gòu)建詞云對(duì)象w，注意增加參數(shù)contour_width和contour_color設(shè)置輪廓寬度和顏色
w = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
                        mask=mk,
                        contour_width=1,
                        contour_color='steelblue'
                        )
# # 將string變量傳入w的generate()方法，給詞云輸入文字
w.generate(string)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
w.to_file('p2.png')

# 導(dǎo)入繪圖庫(kù)matplotlib和詞云制作庫(kù)wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator

# 將外部文件包含的文本保存在text變量中
text = open('alice.txt').read()

# 導(dǎo)入imageio庫(kù)中的imread函數(shù)，并用這個(gè)函數(shù)讀取本地圖片queen2.jfif，作為詞云形狀圖片
import imageio
mk = imageio.imread("alice.png")

# 構(gòu)建詞云對(duì)象w
wc = WordCloud(background_color="white",
               mask=mk,)
# 將text字符串變量傳入w的generate()方法，給詞云輸入文字
wc.generate(text)

# 調(diào)用wordcloud庫(kù)中的ImageColorGenerator()函數(shù)，提取模板圖片各部分的顏色
image_colors = ImageColorGenerator(mk)

# 顯示原生詞云圖、按模板圖片顏色的詞云圖和模板圖片，按左、中、右顯示
fig, axes = plt.subplots(1, 3)
# 最左邊的圖片顯示原生詞云圖
axes[0].imshow(wc)
# 中間的圖片顯示按模板圖片顏色生成的詞云圖，采用雙線性插值的方法顯示顏色
axes[1].imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
# 右邊的圖片顯示模板圖片
axes[2].imshow(mk, cmap=plt.cm.gray)
for ax in axes:
    ax.set_axis_off()
plt.show()

# 給詞云對(duì)象按模板圖片的顏色重新上色
wc_color = wc.recolor(color_func=image_colors)
# 將詞云圖片導(dǎo)出到當(dāng)前文件夾
wc_color.to_file('out-alice.png')