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Python 词云可视化

最近看到不少公众号都有一些词云图，于是想学习一下使用 Python 生成可视化的词云，上 B 站搜索教程的时候，发现了一位 UP 讲的很不错，UP 也给出了 GitHub 上的源码，是一个很不错的教程，这篇博客主要就是搬运 UP 主的教程吧，做一些笔记，留着以后看。

B 站视频链接：https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1

Github 源码：https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud

 

本课概要

 

词云是文本大数据可视化的重要方式，可以将大段文本中的关键语句和词汇高亮展示。

从四行代码开始，一步步教你做出高大上的词云图片，可视化生动直观展示出枯燥文字背后的核心概念。进一步实现修改字体、字号、背景颜色、词云形状、勾勒边框、颜色渐变、分类填色、情感分析等高级玩法。

学完本课之后，你可以将四大名著、古典诗词、时事新闻、法律法规、政府报告、小说诗歌等大段文本做成高大上的可视化词云，还可以将你的微信好友个性签名导出，看看你微信好友的“画风”是怎样的。

三国演艺词云

从远古山洞壁画到微信表情包，人类千百年来始终都是懒惰的视觉动物。连篇累牍的大段文本会让人感到枯燥乏味。在这个“颜值即正义”的时代，大数据更需要“颜值”才能展现数据挖掘的魅力。

对于编程小白，学会此技可以玩转文本，入门中文分词、情感分析。对于编程高手，通过本课可以进一步熟悉 Python 的开源社区、计算生态、面向对象，自定义自己专属风格的词云。

词云的应用场景

  • 会议记录
  • 海报制作
  • PPT 制作
  • 生日表白
  • 数据挖掘
  • 情感分析
  • 用户画像
  • 微信聊天记录分析
  • 微博情感分析
  • Bilibili 弹幕情感分析
  • 年终总结

安装本课程所需的 Python 第三方模块

一行命令安装（推荐，适用于 99.999% 的情况）

打开命令行，输入下面这行命令，回车执行即可。

pip install numpy matplotlib pillow wordcloud imageio jieba snownlp itchat -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果安装过程中报错（0.001% 会发生）

如果报错：Microsoft Visual C++ 14.0 is required.

解决方法：

到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud 页面下载所需的 wordcloud 模块的.whl 文件，再用 pip 安装下载的文件。

比如，对于 64 位 windows 操作系统，python 版本为 3.6 的电脑，就应该下载

wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl这个文件

下载后打开命令行，使用 cd 命令切换到该文件的路径，执行pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl命令，即可安装成功。

四行 Python 代码上手词云制作

1 号词云：《葛底斯堡演说》黑色背景词云（4 行代码上手）

import wordcloud
w = wordcloud.WordCloud()
w.generate('and that government of the people, by the people, for the people, shall not perish from the earth.')
w.to_file('output1.png')

运行完成之后，在代码所在的文件夹，就会出现output.png图片文件。可以看出，wordcloud 自动将and that by the not from等废话词组过滤掉，并且把出现次数最多的people大号显示。

1号词云：葛底斯堡演说黑色背景词云

子豪兄带你逐行读代码

# 1 号词云：葛底斯堡演说黑色背景词云
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23
# 导入词云制作第三方库 wordcloud
import wordcloud
# 创建词云对象，赋值给 w，现在 w 就表示了一个词云对象
w = wordcloud.WordCloud()

# 调用词云对象的 generate 方法，将文本传入
w.generate('and that government of the people, by the people, for the people, shall not perish from the earth.')


# 将生成的词云保存为 output1.png 图片文件，保存出到当前文件夹中
w.to_file('output1.png')

wordcloud库为每一个词云生成一个 WordCloud 对象（注意，此处的 W 和 C 是大写）

也就是说，wordcloud.WordCloud()代表一个词云对象，我们将它赋值给w。

现在，这个w就是词云对象啦！我们可以调用这个对象。

我们可以在WordCloud()括号里填入各种参数，控制词云的字体、字号、字的颜色、背景颜色等等。

wordcloud 库会非常智能地按空格进行分词及词频统计，出现次数多的词就大。

美化词云

2 号词云：面朝大海，春暖花开（配置词云参数）

增加宽、高、字体、背景颜色等参数

# 2 号词云：面朝大海，春暖花开
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

import wordcloud


# 构建词云对象 w，设置词云图片宽、高、字体、背景颜色等参数
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700,background_color='white',font_path='msyh.ttc')


# 调用词云对象的 generate 方法，将文本传入
w.generate('从明天起，做一个幸福的人。喂马、劈柴，周游世界。从明天起，关心粮食和蔬菜。我有一所房子，面朝大海，春暖花开')


# 将生成的词云保存为 output2-poem.png 图片文件，保存到当前文件夹中
w.to_file('output2-poem.png')

 

 

2号词云：面朝大海，春暖花开

如果参数过多，第二行写成长长的一行不好看，可以写成多行，让代码更工整

# 2 号词云：面朝大海，春暖花开
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

import wordcloud


# 构建词云对象 w，设置词云图片宽、高、字体、背景颜色等参数
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc')


w.generate('从明天起，做一个幸福的人。喂马、劈柴，周游世界。从明天起，关心粮食和蔬菜。我有一所房子，面朝大海，春暖花开')


w.to_file('output2-poem.png')

常用参数

  • width 词云图片宽度，默认 400 像素

  • height 词云图片高度 默认 200 像素

  • background_color 词云图片的背景颜色，默认为黑色

    background_color='white'

  • font_step 字号增大的步进间隔 默认 1 号

    font_path 指定字体路径 默认 None，对于中文可用font_path='msyh.ttc'

  • mini_font_size 最小字号 默认 4 号

  • max_font_size 最大字号 根据高度自动调节

  • max_words 最大词数 默认 200

  • stop_words 不显示的单词 stop_words={"python","java"}

  • Scale 默认值 1。值越大，图像密度越大越清晰

  • prefer_horizontal：默认值 0.90，浮点数类型。表示在水平如果不合适，就旋转为垂直方向，水平放置的词数占 0.9？

  • relative_scaling：默认值 0.5，浮点型。设定按词频倒序排列，上一个词相对下一位词的大小倍数。有如下取值：“0”表示大小标准只参考频率排名，“1”如果词频是 2 倍，大小也是 2 倍

  • mask 指定词云形状图片，默认为矩形

    通过以下代码读入外部词云形状图片（需要先pip install imageio安装 imageio）

import imageio
mk = imageio.imread("picture.png")
w = wordcloud.WordCloud(mask=mk)

也就是说，我们可以这样来构建词云对象 w，其中的参数均为常用参数的默认值，供我们自定义：

w = wordcloud.WordCloud(      
    width=400,
    height=200,
    background_color='black',
    font_path=None, 
    font_step=1,
    min_font_size=4,
    max_font_size=None,
    max_words=200,
    stopwords={},
    scale=1,
    prefer_horizontal=0.9,
    relative_scaling=0.5,
    mask=None)

从外部文件读入文本

3 号词云：乡村振兴战略中央文件（句子云）

# 3 号词云：乡村振兴战略中央文件
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

import wordcloud


# 从外部.txt 文件中读取大段文本，存入变量 txt 中
f = open('关于实施乡村振兴战略的意见.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()


# 构建词云对象 w，设置词云图片宽、高、字体、背景颜色等参数
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc')


# 将 txt 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(txt)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output3-sentence.png')

 

3号词云：乡村振兴战略中央文件

中文分词

中文分词第三方模块jieba

中文分词 - 小试牛刀

安装中文分词库 jieba：在命令行中输入pip install jieba

打开 python 的交互式shell界面，也就是有三个大于号>>>的这个界面，依次输入以下命令。

>>> import jieba
>>> textlist = jieba.lcut('动力学和电磁学')
>>> textlist
['动力学', '和', '电磁学']
>>> string = " ".join(textlist)
>>> string
'动力学 和 电磁学'

以上代码将一句完整的中文字符串转换成了以空格分隔的词组成的字符串，而后者是绘制词云时generate()方法要求传入的参数。

中文分词库jieba的常用方法

精确模式（最常用，只会这个就行）：每个字只用一遍，不存在冗余词汇。jieba.lcut('动力学和电磁学')

全模式：把每个字可能形成的词汇都提取出来，存在冗余。jieba.lcut('动力学和电磁学',cut_all=True)

搜索引擎模式：将全模式分词的结果从短到长排列好。jieba.lcut_for_search('动力学和电磁学')

以下命令演示了三种分词模式及结果，精确模式是最常用的。

>>> import jieba
>>> textlist1 = jieba.lcut('动力学和电磁学')
>>> textlist1
['动力学', '和', '电磁学']
>>> textlist2 = jieba.lcut('动力学和电磁学',cut_all=True)
>>> textlist2
['动力', '动力学', '力学', '和', '电磁', '电磁学', '磁学']
>>> textlist3 = jieba.lcut_for_search('动力学和电磁学')
>>> textlist3
['动力', '力学', '动力学', '和', '电磁', '磁学', '电磁学']

一键执行的详细脚本文件详见github 代码库 -zihaowordcloud中的test1-jieba.py文件。

4 号词云：同济大学介绍词云（中文分词）

# 4 号词云：同济大学介绍词云
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud 和中文分词库 jieba
import jieba
import wordcloud
# 构建并配置词云对象 w
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc')


# 调用 jieba 的 lcut() 方法对原始文本进行中文分词，得到 string
txt = '同济大学（Tongji University），简称“同济”，是中华人民共和国教育部直属，由教育部、国家海洋局和上海市共建的全国重点大学，历史悠久、声誉卓著，是国家“双一流”、“211 工程”、“985 工程”重点建设高校，也是收生标准最严格的中国大学之一'
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output4-tongji.png')

 

4号词云：同济大学介绍词云

5 号词云：乡村振兴战略中央文件（词云）

# 5 号词云：乡村振兴战略中央文件（词云）
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud 和中文分词库 jieba
import jieba
import wordcloud


# 构建并配置词云对象 w
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc')


# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到 string
f = open('关于实施乡村振兴战略的意见.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output5-village.png')

5号词云：乡村振兴战略中央文件(词云)

高级词云：绘制指定形状的词云

通过以下代码读入外部词云形状图片（需要先pip install imageio安装 imageio）

import imageio
mk = imageio.imread("picture.png")
w = wordcloud.WordCloud(mask=mk)

6 号词云：乡村振兴战略中央文件（五角星形状）

# 6 号词云：乡村振兴战略中央文件（五角星形状）
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud 和中文分词库 jieba
import jieba
import wordcloud


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("wujiaoxing.png")
w = wordcloud.WordCloud(mask=mk)


# 构建并配置词云对象 w，注意要加 scale 参数，提高清晰度
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc',
mask=mk,
scale=15)


# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到 string
f = open('关于实施乡村振兴战略的意见.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output6-village.png')

 

6号词云：乡村振兴战略中央文件(五角星)

7 号词云：新时代中国特色社会主义（中国地图形状）

# 7 号词云：新时代中国特色社会主义（中国地图形状）
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud 和中文分词库 jieba
import jieba
import wordcloud


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chinamap.png")
w = wordcloud.WordCloud(mask=mk)


# 构建并配置词云对象 w，注意要加 scale 参数，提高清晰度
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc',
mask=mk,
scale=15)


# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到 string
f = open('新时代中国特色社会主义.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output7-chinamap.png')

加 scale 参数为 15 的效果

7号词云：新时代中国特色社会主义(中国地图形状)

不加 scale 参数的效果，稍显模糊

中国地图词云

8 号词云：《三国演义》词云（stopwords 参数去除词）

# 8 号词云：《三国演义》词云（stopwords 参数去除“曹操”和“孔明”两个词）
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud 和中文分词库 jieba
import jieba
import wordcloud


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chinamap.png")


# 构建并配置词云对象 w，注意要加 stopwords 集合参数，将不想展示在词云中的词放在 stopwords 集合里，这里去掉“曹操”和“孔明”两个词
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc',
mask=mk,
scale=15,
stopwords={'曹操','孔明'})


# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到 string
f = open('threekingdoms.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output8-threekingdoms.png')

 

三国演艺词云

9 号词云：《哈姆雷特》（勾勒轮廓线）

# 9 号词云：哈姆雷特（勾勒轮廓线）
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud
import wordcloud


# 将外部文件包含的文本保存在 string 变量中
string = open('hamlet.txt').read()


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("alice.png")


# 构建词云对象 w，注意增加参数 contour_width 和 contour_color 设置轮廓宽度和颜色
w = wordcloud.WordCloud(background_color="white",
mask=mk,
contour_width=1,
contour_color='steelblue')


# # 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output9-contour.png')

 

8号词云：哈姆雷特(勾勒轮廓线)

10 号词云：《爱丽丝漫游仙境》词云（按模板填色）

# 10 号词云：《爱丽丝漫游仙境》词云（按模板填色）
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入绘图库 matplotlib 和词云制作库 wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator


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


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片 queen2.jfif，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("alice_color.png")


# 构建词云对象 w
wc = WordCloud(background_color="white",
mask=mk,)
# 将 text 字符串变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
wc.generate(text)


# 调用 wordcloud 库中的 ImageColorGenerator() 函数，提取模板图片各部分的颜色
image_colors = ImageColorGenerator(mk)


# 显示原生词云图、按模板图片颜色的词云图和模板图片，按左、中、右显示
fig, axes = plt.subplots(1, 3)
# 最左边的图片显示原生词云图
axes[0].imshow(wc)
# 中间的图片显示按模板图片颜色生成的词云图，采用双线性插值的方法显示颜色
axes[1].imshow(wc.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
# 右边的图片显示模板图片
axes[2].imshow(mk, cmap=plt.cm.gray)
for ax in axes:
ax.set_axis_off()
plt.show()


# 给词云对象按模板图片的颜色重新上色
wc_color = wc.recolor(color_func=image_colors)
# 将词云图片导出到当前文件夹
wc_color.to_file('output10-alice.png')

10号词云：《爱丽丝漫游仙境》词云(勾勒轮廓线)

image.png

加模板图片颜色的词云

进阶词云：尽享数据驱动与开源社区

11 号词云：绘制你的微信好友个性签名词云

# 11 号词云：绘制你的微信好友个性签名词云
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-05-23

# 导入微信库 ichat，中文分词库 jieba
import itchat
import jieba


# 先登录微信，跳出登陆二维码
itchat.login()
tList = []
# 获取好友列表
friends = itchat.get_friends(update=True)


# 构建所有好友个性签名组成的大列表 tList
for i in friends:
# 获取个性签名
signature = i["Signature"]
if 'emoji' in signature:
pass
else:
tList.append(signature)
text = " ".join(tList)


# 对个性签名进行中文分词
wordlist_jieba = jieba.lcut(text, cut_all=True)
wl_space_split = " ".join(wordlist_jieba)


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chinamap.png")


# 导入词云制作库 wordcloud
import wordcloud


# 构建并配置词云对象 w，注意要加 scale 参数，提高清晰度
my_wordcloud = wordcloud.WordCloud(background_color='white',
width=1000,
height=700,
font_path='msyh.ttc',
max_words=2000,
mask=mk,
scale=20)
my_wordcloud.generate(wl_space_split)


nickname = friends[0][<span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">NickName</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">'</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">]
filename = "output11-{} 的微信好友个性签名词云图.png".format(nickname)
my_wordcloud.to_file(filename)


# 显示词云图片
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
print('程序结束')


微信好友个性签名词云

 

微信好友个性签名词云

文字情感分析与文本挖掘

Python 中文语言处理第三方库 snownlp 小试牛刀

安装中文文本分析库 snownlp：在命令行中输入pip install snownlp。

打开 python 的交互式shell界面，也就是有三个大于号>>>的这个界面，依次输入以下命令。

>>> import snownlp
>>> word = snownlp.SnowNLP("中华民族伟大复兴")
>>> feeling = word.sentiments
>>> feeling
0.9935086411278989
>>> word = snownlp.SnowNLP("快递慢到死，客服态度不好，退款！")
>>> feeling = word.sentiments
>>> feeling
0.00012171645785852281

snownlp 的语料库是淘宝等电商网站的评论，所以对购物类的文本情感分析准确度很高。

一键执行的详细脚本文件详见github 代码库 -zihaowordcloud中的test2-snownlp.py文件。

12 号词云：《三体Ⅱ黑暗森林》情感分析词云

# 12 号词云：《三体Ⅱ黑暗森林》情感分析词云
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入词云制作库 wordcloud 和中文分词库 jieba
import jieba
import wordcloud


# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chinamap.png")


# 构建并配置两个词云对象 w1 和 w2，分别存放积极词和消极词
w1 = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc',
mask=mk,
scale=15)
w2 = wordcloud.WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc',
mask=mk,
scale=15)


# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到积极词汇和消极词汇的两个列表
f = open('三体黑暗森林.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
positivelist = []
negativelist = []


# 下面对文本中的每个词进行情感分析，情感 >0.96 判为积极词，情感 <0.06 判为消极词
print('开始进行情感分析，请稍等，三国演义全文那么长的文本需要三分钟左右')
# 导入自然语言处理第三方库 snownlp
import snownlp
for each in txtlist:
each_word = snownlp.SnowNLP(each)
feeling = each_word.sentiments
if feeling > 0.96:
positivelist.append(each)
elif feeling < 0.06:
negativelist.append(each)
else:
pass
# 将积极和消极的两个列表各自合并成积极字符串和消极字符串，字符串中的词用空格分隔
positive_string = " ".join(positivelist)
negative_string = " ".join(negativelist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w1.generate(positive_string)
w2.generate(negative_string)


# 将积极、消极的两个词云图片导出到当前文件夹
w1.to_file('output12-positive.png')
w2.to_file('output12-negative.png')
print('词云生成完成')

 

《三体Ⅱ黑暗森林 积极词汇词云和消极词汇词云》

13 号词云：《三国演义》人物阵营分色词云

# 13 号词云：三国人物阵营分色词云
# B 站专栏：同济子豪兄 2019-5-23

# 导入 wordcloud 库，并定义两个函数
from wordcloud import (WordCloud, get_single_color_func)


class SimpleGroupedColorFunc(object):
"""Create a color function object which assigns EXACT colors
to certain words based on the color to words mapping


   Parameters
   ----------
   color_to_words : dict(str -&gt; list(str))
     A dictionary that maps a color to the list of words.

   default_color : str
     Color that will be assigned to a word that's not a member
     of any value from color_to_words.
</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"""</span>

<span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> <span style="color: rgba(128, 0, 128, 1)">__init__</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">(self, color_to_words, default_color):
    self.word_to_color </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> {word: color
                          </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">for</span> (color, words) <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">in</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> color_to_words.items()
                          </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">for</span> word <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">in</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> words}

    self.default_color </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> default_color

</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> <span style="color: rgba(128, 0, 128, 1)">__call__</span>(self, word, **<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">kwargs):
    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self.word_to_color.get(word, self.default_color)



class GroupedColorFunc(object):
"""Create a color function object which assigns DIFFERENT SHADES of
specified colors to certain words based on the color to words mapping.


   Uses wordcloud.get_single_color_func

   Parameters
   ----------
   color_to_words : dict(str -&gt; list(str))
     A dictionary that maps a color to the list of words.

   default_color : str
     Color that will be assigned to a word that's not a member
     of any value from color_to_words.
</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"""</span>

<span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> <span style="color: rgba(128, 0, 128, 1)">__init__</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">(self, color_to_words, default_color):
    self.color_func_to_words </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> [
        (get_single_color_func(color), set(words))
        </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">for</span> (color, words) <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">in</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> color_to_words.items()]

    self.default_color_func </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> get_single_color_func(default_color)

</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> get_color_func(self, word):
    </span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"""</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">Returns a single_color_func associated with the word</span><span style="color: rgba(128, 0, 0, 1)">"""</span>
    <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">try</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">:
        color_func </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> next(
            color_func </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">for</span> (color_func, words) <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">in</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self.color_func_to_words
            </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">if</span> word <span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">in</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> words)
    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">except</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> StopIteration:
        color_func </span>=<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> self.default_color_func

    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span><span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)"> color_func

</span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">def</span> <span style="color: rgba(128, 0, 128, 1)">__call__</span>(self, word, **<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">kwargs):
    </span><span style="color: rgba(0, 0, 255, 1)">return</span> self.get_color_func(word)(word, **<span style="color: rgba(0, 0, 0, 1)">kwargs)



# 导入 imageio 库中的 imread 函数，并用这个函数读取本地图片，作为词云形状图片
import imageio
mk = imageio.imread("chinamap.png")


w = WordCloud(width=1000,
height=700,
background_color='white',
font_path='msyh.ttc',
mask=mk,
scale=15,
max_font_size=60,
max_words=20000,
font_step=1)


import jieba
# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到 string
f = open('三国演义.txt',encoding='utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt)
string = " ".join(txtlist)


# 将 string 变量传入 w 的 generate() 方法，给词云输入文字
w.generate(string)


# 创建字典，按人物所在的不同阵营安排不同颜色，绿色是蜀国，橙色是魏国，紫色是东吴，粉色是诸侯群雄
color_to_words = {
'green': ['刘备','刘玄德','孔明','诸葛孔明', '玄德', '关公', '玄德曰','孔明曰',
'张飞', '赵云','后主', '黄忠', '马超', '姜维', '魏延', '孟获',
'关兴','诸葛亮','云长','孟达','庞统','廖化','马岱'],
'red': ['曹操', '司马懿', '夏侯', '荀彧', '郭嘉','邓艾','许褚',
'徐晃','许诸','曹仁','司马昭','庞德','于禁','夏侯渊','曹真','钟会'],
'purple':['孙权','周瑜','东吴','孙策','吕蒙','陆逊','鲁肃','黄盖','太史慈'],
'pink':['董卓','袁术','袁绍','吕布','刘璋','刘表','貂蝉']
}


# 其它词语的颜色
default_color = 'gray'


# 构建新的颜色规则
grouped_color_func = GroupedColorFunc(color_to_words, default_color)


# 按照新的颜色规则重新绘制词云颜色
w.recolor(color_func=grouped_color_func)


# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('output13-threekingdoms.png')


13 号词云：《三国演义》人物阵营分色词云

 

13号词云：《三国演义》人物阵营分色词云