词云是什么?如何使用Python创建词云?
停用词是没有任何含义的单词,例如‘is’, ‘are’, ‘an’, ‘I’ 等。Wordcloud带有内置停用词库,该库将自动从文本中删除停用词。同时我们也可以通过stopwords.add()函数在python中添加停用词的选择。Wordcloud方法可以设置词云的宽度和高度,我将它们都设置为500,背景色设置为粉红色。如果不添加随机状态,则每次运行代码时,词云都会看起来不同,我们可以将其设置为任何int值。从上面的代码中,我们将获得这样的词云:
通过查看上图,我们可以看到机器学习是最常用的词,还有一些其他经常使用的词是模型,任务,训练和数据,因此,我们可以得出结论,机器学习是训练数据模型的任务。我们还可以在这里通过背景颜色方法更改背景颜色,并通过colormap方法更改字体颜色,还可以在背景颜色中添加颜色的哈希码,但是mapcolor带有内置的特定颜色。让我们通过使用哈希码将背景色更改为蓝绿色,将字体颜色更改为蓝色:from wordcloud import WordCloud, StopWords
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_cloud(wordcloud):
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off");
wordcloud = WordCloud(width = 500, height = 500, background_color='#40E0D0', colormap="ocean", random_state=10).generate(final_result)
plot_cloud(wordcloud)
在这里,我指定了ocean,如果我添加了一些错误的颜色图,jupyter将抛出一个值错误,并向我显示颜色图的可用选项,如下所示:
我们还可以使用PIL库在任何图像中实现词云。尾注在本文中,我们讨论了词云,词云的定义,应用领域以及使用python实现词云。参考链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/word-cloud-or-tag-cloud-in-python/
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