pyecharts添加文字_超燃的文字云效果，用Python就能轻松get！

本文转载自公众号：数据森麟(ID：shujusenlin)

作者：叶庭云

链接：https://blog.csdn.net/fyfugoyfa

/ 01 / 词云图

词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。

词云就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。

词云图过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计、词云展示，熟悉制作词云的基本方法。

/ 02 / stylecloud库绘制词云

01 stylecloud简介

对自己而言，平时用 python 制作词云主要使用wordcloud，如果在可视化的过程还要用 pyecharts 绘制其他图，那么词云也干脆就用pyecharts制作了。

stylecloud也是一个 python 绘制词云的包，是一位数据科学家 Max Woolf 基于 wordcloud 优化改良而成。

并添加了一些更有用的功能，从而让使用者更易创作出独特并且颜值颇高的词云。

安装stylecloud库。

pip install stylecloud -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

stylecloud具有以下特点：

为词云提供(任意大小)的图标形状(通过 Font Awesome 5.11.2 获得)
支持高级调色板(通过 palettable 实现)
为上述调色板提供直接梯度
支持读取文本文件，或预生成的 CSV 文件(包含单词和数字)
提供命令行接口

02 蒙版图片

影响词云颜值的问题之一就是蒙版图片的生成。

自己制作的蒙版图片要么分辨率不统一，要么需要调整对比度，比较麻烦，stylecloud是直接使用 Font Awesome 这个现成的方案。

网址链接：https://fontawesome.com/license/free

在stylecloud \ static的文件夹下，有一个 fontawesome.min 的 css 文件包含了大量的图标，打开查看里面的内容，发现其中包含很多图标的代码。

这种 css 层叠样式表，咱也看不懂、也不知道咋用呀，多亏有中文网站分门别类罗列了图标的样子和名字。

https://fa5.dashgame.com/#/%E5%9B%BE%E6%A0%87 里面有详细的图标介绍和分类。

使用方法如下：

比如要使用苹果商标的蒙版图片，样式前缀 fab，以 fa-为前缀的名称 fa-apple，设置icon_name参数，icon_name='fab fa-apple'即可。

03 配色

配色是影响词云颜值的又一大问题。stylecloud同样找到了比较好的方案，配色方案使用高级调色板 palettable 来实现。

palettable 网站：https://jiffyclub.github.io/palettable/

我们可以通过修改参数 palette='配色方案' 来达到更改自己的词云配色。

04 绘制词云

gen_stylecloud() 主要参数如下：

text：输入文本，最好在直接调用函数时使用。 file_path：输入文本/CSV 的文件路径 icon_name：stylecloud 形状的图标名称(如 fas fa-grin-beam)，[default: fas fa-flag] palette：控制调色方案，stylecloud的调色方案调用了palettable，这是一个非常实用的模块，其内部收集了数量惊人的大量的经典调色方案，默认为 cartocolors.qualitative.Bold_5 output_name：stylecloud 的输出文本名。[default: stylecloud.png] gradient：梯度方向，(其默认值是 None，如果它的值不是 None，则 stylecloud 使用了方向性梯度)[default: None] size：控制输出图像文件的分辨率(因为stylecloud默认输出方形图片，所以size传入的单个整数代表长和宽)，默认为512 font_path：stylecloud 所用字体 .ttf 文件的路径。[default: uses included Staatliches font] random_state：控制单词和颜色的随机状态 background_color：字符串，控制词云图底色，可传入颜色名称或16进制色彩，默认为 white max_font_size：stylecloud 中的最大字号 [default: 200] max_words：stylecloud 可包含的最大单词数 [default: 2000] stopwords：bool型，控制是否开启去停用词功能，默认为True，调用自带的英文停用词表 custom_stopwords：传入自定义的停用词List，配合stopwords共同使用

代码如下。

# -*- coding: UTF-8 -*-""" @Author ：叶庭云 @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ """from stylecloud import gen_stylecloudimport jiebaimport reimport random# 读取数据with open('datas.txt', encoding='utf-8') as f: data = f.read()# 文本预处理去除一些无用的字符只提取出中文出来 new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S) new_data = "/".join(new_data)# 文本分词 seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True) result_list = []with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f: con = f.readlines() stop_words = set()for i in con: i = i.replace("\n", "") # 去掉读取每一行数据的\n stop_words.add(i)for word in seg_list_exact:# 设置停用词并去除单个词if word not in stop_words and len(word) > 1: result_list.append(word) print(result_list)# 个人推荐使用的palette配色方案效果挺好看# colorbrewer.qualitative.Dark2_7# cartocolors.qualitative.Bold_5# colorbrewer.qualitative.Set1_8 gen_stylecloud( text=' '.join(result_list), # 文本数据 size=600, # 词云图大小 font_path=r'‪C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', # 中文词云显示需要设置字体 output_name='词云.png', # 输出词云图名称 icon_name='fas fa-grin-beam', # 图标 palette=cartocolors.qualitative.Bold_5 # 设置配色方案 )

运行效果如下：

/ 03 / wordcloud库绘制词云

wordcloud是优秀的词云展示第三方库可以在命令行通过pip安装。

pip install wordcloud -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象。

wordcloud.WordCloud( ) 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，尺寸和颜色都可以设定

配置对象参数。

代码实现：

# -*- coding: UTF-8 -*-""" @Author ：叶庭云 @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ """import jiebaimport collectionsimport refrom wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plt# 958条评论数据with open('data.txt') as f: data = f.read()# 文本预处理去除一些无用的字符只提取出中文出来 new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S) new_data = " ".join(new_data)# 文本分词 seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True) result_list = []with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f: con = f.readlines() stop_words = set()for i in con: i = i.replace("\n", "") # 去掉读取每一行数据的\n stop_words.add(i)for word in seg_list_exact:# 设置停用词并去除单个词if word not in stop_words and len(word) > 1: result_list.append(word) print(result_list)# 筛选后统计 word_counts = collections.Counter(result_list)# 获取前100最高频的词 word_counts_top100 = word_counts.most_common(100) print(word_counts_top100)# 绘制词云 my_cloud = WordCloud( background_color='white', # 设置背景颜色默认是black width=900, height=600, max_words=100, # 词云显示的最大词语数量 font_path='simhei.ttf', # 设置字体显示中文 max_font_size=99, # 设置字体最大值 min_font_size=16, # 设置子图最小值 random_state=50 # 设置随机生成状态，即多少种配色方案 ).generate_from_frequencies(word_counts)# 显示生成的词云图片 plt.imshow(my_cloud, interpolation='bilinear')# 显示设置词云图中无坐标轴 plt.axis('off') plt.show()

词云图：

/ 04 / pyecharts库的WordCloud绘制词云

pyecharts是基于echarts的python库，能够绘制多种交互式图表，和其他可视化库不一样，pyecharts支持链式调用。

也就是说添加图表元素、修改图表配置，只需要简单的调用组件即可。

# class pyecharts.charts.WordCloudclass WordCloud( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts() )

# func pyecharts.charts.WordCloud.adddef add( # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。 series_name: str, # 系列数据项，[(word1, count1), (word2, count2)] data_pair: Sequence, # 词云图轮廓，有 'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star' 可选 shape: str = "circle", # 自定义的图片(目前支持 jpg, jpeg, png, ico 的格式，其他的图片格式待测试) # 该参数支持： # 1、 base64 (需要补充 data 头)； # 2、本地文件路径(相对或者绝对路径都可以) # 注：如果使用了 mask_image 之后第一次渲染会出现空白的情况，再刷新一次就可以了(Echarts 的问题) # Echarts Issue: https://github.com/ecomfe/echarts-wordcloud/issues/74 mask_image: types.Optional[str] = None, # 单词间隔 word_gap: Numeric = 20, # 单词字体大小范围 word_size_range=None, # 旋转单词角度 rotate_step: Numeric = 45, # 距离左侧的距离 pos_left: types.Optional[str] = None, # 距离顶部的距离 pos_top: types.Optional[str] = None, # 距离右侧的距离 pos_right: types.Optional[str] = None, # 距离底部的距离 pos_bottom: types.Optional[str] = None, # 词云图的宽度 width: types.Optional[str] = None, # 词云图的高度 height: types.Optional[str] = None, # 允许词云图的数据展示在画布范围之外 is_draw_out_of_bound: bool = False, # 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts` tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None, # 词云图文字的配置 textstyle_opts: types.TextStyle = None, # 词云图文字阴影的范围 emphasis_shadow_blur: types.Optional[types.Numeric] = None, # 词云图文字阴影的颜色 emphasis_shadow_color: types.Optional[str] = None, )

代码实现：

# -*- coding: UTF-8 -*-""" @Author ：叶庭云 @CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/ """import jiebaimport collectionsimport refrom pyecharts.charts import WordCloudfrom pyecharts.globals import SymbolTypefrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'# 958条评论数据with open('data.txt') as f: data = f.read()# 文本预处理去除一些无用的字符只提取出中文出来 new_data = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', data, re.S) # 只要字符串中的中文 new_data = " ".join(new_data)# 文本分词--精确模式分词 seg_list_exact = jieba.cut(new_data, cut_all=True) result_list = []with open('stop_words.txt', encoding='utf-8') as f: con = f.readlines() stop_words = set()for i in con: i = i.replace("\n", "") # 去掉读取每一行数据的\n stop_words.add(i)for word in seg_list_exact:# 设置停用词并去除单个词if word not in stop_words and len(word) > 1: result_list.append(word) print(result_list)# 筛选后统计 word_counts = collections.Counter(result_list)# 获取前100最高频的词 word_counts_top100 = word_counts.most_common(100)# 可以打印出来看看统计的词频 print(word_counts_top100) word1 = WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px', theme=ThemeType.MACARONS)) word1.add('词频', data_pair=word_counts_top100, word_size_range=[15, 108], textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family='cursive'), shape=SymbolType.DIAMOND) word1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts('商品评论词云图'), toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, orient='vertical'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, background_color='red', border_color='yellow')) word1.render("商品评论词云图.html")