词云图片素材-Python 画好看的云词图

做ppt词云我们一定要注意几点原则,要么做出的ppt很丑!

第1:ppt文字内容整理

第2:文字间距大小和字体样式

第3:单词数量和大小还有就是颜色和单词角度

我们能能掌握以上几个原则,就不愁做出词云了,我说下具体操作,小米手机发布会的ppt词云大家都知道,我以这个词云为例。

在百度上搜为微词云生成器,进入创建页,先把ppt文字内容输入进去,点击左侧的内容,把文字复制黏贴进入,点击生成,在形状中选择一个横向矩形素材。

接下来我们配置下样式,把疏密程度调高些,把单词数量调大300左右,旋转角度选择为不旋转,加载词云看下渲染效果。在给词云配置下字体,点击切换编辑模式,把重要单词放大,颜色改为白色,固定好,渲染看下效果。基本完成效果。

词云图是数据分析中比较常见的一种可视化手段。词云图,也叫文字云,是对文本中出现频率较高的

关键词

予以视觉化的展现,出现越多的词,在词云图中展示越显眼。词云图过滤掉大量低频低质的文本信息,因此只要一眼扫过文本就可

领略文章主旨

。

例如????上面这张图,看一眼就知道肯定是新华网的新闻。

那生成一张词云图的主要步骤有哪些?这里使用 Python 来实现,主要分三步:

首先是“结巴”中文分词 jieba 的安装。

对于英文文本,word_cloud 可以直接对文本源生成词云图。但是对中文的支持没有那么给力,所以需要先使用 jieba 对中文文本进行分词,把文章变成词语,然后再生成词云图。例如:

分词:方法接受三个输入参数,sentence 需要分词的字符串;cut_all 用来控制是否采用全模式;HMM 用来控制是否使用 HMM 模型。

_for_search 分词:方法接受两个参数,sentence 需要分词的字符串;是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细。

使用 TextRank 算法从句子中提取关键词。

然后安装 wordcloud 词云图库。

如果执行上面命令后,显示 success,那么恭喜你,安装成功了。

我就遇到了 Failed building wheel for wordcloud 的错误。于是先安装 xcode-select, 再安装 wordcloud 即可(无需安装 Xcode)。

wordcloud 库把词云当作一个 WordCloud 对象,() 代表一个文本对应的词云,可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云,绘制词云的形状、尺寸和颜色。

1、首先导入文本数据并进行简单的文本处理

2、分词

3、设置遮罩

注意:

1、默认字体不支持中文,如果需要显示中文,需要设置中文字体,否则会乱码。

2、设置遮罩时,会自动将图片非白色部分填充,且图片越清晰,运行速度越快

其中 WordCloud 是云词图最重要的对象,其主要参数描述如下:

效果如下图:

上小结是将文章中所有内容进行分词,输出了所有词,但很多时候,我们有进一步的需求。例如:

1、只需要前 100 个关键词就够了。

2、不需要五颜六色的词语,应与遮罩图片颜色一致。

100个关键词,我们在分词时使用 TextRank 算法从句子中提取关键词。

遮罩颜色可通过设置 WordCloud 的 color_func 属性。

最终效果如下:

做ppt词云我们一定要注意几点原则,要么做出的ppt很丑!

第1:ppt文字内容整理

第2:文字间距大小和字体样式

第3:单词数量和大小还有就是颜色和单词角度

我们能能掌握以上几个原则,就不愁做出词云了,我说下具体操作,小米手机发布会的ppt词云大家都知道,我以这个词云为例。

在百度上搜为微词云生成器,进入创建页,先把ppt文字内容输入进去,点击左侧的内容,把文字复制黏贴进入,点击生成,在形状中选择一个横向矩形素材。

接下来我们配置下样式,把疏密程度调高些,把单词数量调大300左右,旋转角度选择为不旋转,加载词云看下渲染效果。在给词云配置下字体,点击切换编辑模式,把重要单词放大,颜色改为白色,固定好,渲染看下效果。基本完成效果。