使用词云进行中文分词后的可视化

迷南。 2022-02-26 14:48 209阅读 0赞

词云是我们在文本挖掘过程中常用的一种可视化方法。对于中文来说，我们需要西安进行分词，再生成词云，以下先给出我用来生成词云的这段话：

> 在研发团队中，根据木桶原理，真正体现团队技术能力的人是团队中力量最弱的开发者。不怕神一样的对手，就怕猪一样的队友，说的就是如此。  
> 但是，打造精英团队往往是个伪命题。对很多团队而言，薪酬，待遇，福利等诸多局限，使得我们很难与那些顶尖或准顶尖的公司竞争。我们往往是二三流的团队来完成一流的事情。但是，人才是可以培养的，团队也是可以转变的。  
> 如何转变？除了前面谈到的ABC之外，就是团队的新陈代谢了。在战场上，一个战士的受伤往往意味着损失2～3个战斗力。在开发过程中，一个人挖的坑，恐怕两个人可以填干净就不错了。劝退有可能是一种对双方都好的结果。末位淘汰尽管有些残忍，但往往是对双方的负责。  
> 引进高手的直接手段就是招聘了。当你向HR提招聘需求的时候，不要仅仅给出一个JD，应该有更清楚的目标画像，例如毕业于怎样的院校，最好在哪些公司工作等等。这样，HR的伙伴才能够有的放矢，甚至通过猎头完成定向招聘。  
> 总之，研发管理要具备人才培养和人才引进的能力，一切的竞争，归根到底都是人的竞争。

我们对这段文字建立词云的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Mon Jan 28 17:32:00 2019
    
    @author: chendile
    """
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    from wordcloud import WordCloud  #词云库
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import jieba  #用于中文分词的库
    
    font = "C:/Windows/Fonts/msjhbd.ttc"
    abel_mask = np.array(Image.open("E:/笔记集合/text-mining/词云代码及图片/timg.jpg"))
    text_from_file_with_apath = open('E:/笔记集合/text-mining/词云代码及图片/ciyun.txt','r',encoding='utf8').read()
    print(text_from_file_with_apath)
    
    wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)
    wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
    print(wl_space_split)
    
    my_wordcloud = WordCloud(collocations=False, font_path=font, max_font_size=70,
    max_words=1000, margin=5,background_color="pink", mask=abel_mask,colormap='hot').generate(wl_space_split)
    #wordcloud里的参数设置是重中之重了，这个在wordcloud的官方文档上有很详细的解释
    #color_func=lambda *args, **kwargs: "lightgreen",这个属性优先级比colormap要高，可把单词都设置为同色
    #这个参数设置为0时，词的大小只和词频排序有关系，设置为1时，字体大小将是其词频的两倍，relative_scaling=1
    #mask参数可以帮助词云附着在图片上
    #colormap可以设置不同的词映射的颜色，wordcloud会为每个单词随机生成一个数字，根据colormap映射为颜色，然后显示，但这个不能根据词频大小来映射，colormap和matlab中的一致
    print(my_wordcloud)
    
    
    plt.imshow(my_wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()

下面是通过改变wordcloud的参数画出的几种不同的词云：  
**纯色词云**：  
![在这里插入图片描述][20190330210721773.png]  
colormap设置为hot的词云：  
![在这里插入图片描述][20190330210847824.png]  
colormap设置为jet的词云：  
![在这里插入图片描述][20190330210932933.png]  
colormap设置为spring的词云：  
![在这里插入图片描述][20190330210956798.png]  
考虑词频数值而不仅考虑词频排序的词云：  
![在这里插入图片描述][20190330211021120.png]

## 几个重点： ##

1、最好是把txt文件存为utf-8格式，这样比较方便读取中文，并且注意在调用open函数时解码。你也可以存为ANSI格式，然后通过设置’rb’属性来以二进制格式读取，  
但这样可能中文会显示为ANSI码，不能正确显示；  
2、你可能能够正确读取中文，并且正确分词，但是wordcloud可能不能正确显示中文，因此图片中的中文都会显示为框框，没有文字。这是因为其默认字体是英文的，无法识别  
中文，需要修改字体文件的路径，找到一个你比较喜欢的中文字体，找到它在你的系统中的路径，将font\_path设置为这个路径，即可在图片中显示中文；  
3、如果你想生成跟图片同样形状的词云，可以通过mask参数+PIL读取image实现，但是请注意你不想要的形状部分最好是白底或无背景，否则只要有一点颜色，词云就会  
识别为可以填充词的区域，从而不能很好地显示出词云的形状；  
4、将max\_font\_size稍微设置大一点，同时margin稍微设置得小一点，有助于词云的显示更接近image的轮廓。

\#参考链接：  
http://amueller.github.io/word\_cloud/references.html;  
https://blog.csdn.net/wireless\_com/article/details/60571394;  
https://zhidao.baidu.com/question/941678212532211692.html;  
https://blog.csdn.net/qlj061001/article/details/78968273;

[20190330210721773.png]: /images/20220226/75d1458a6c144273bbcebe3f98ca8b79.png
[20190330210847824.png]: /images/20220226/e3d85e833610456e91dcf1b8a87766fe.png
[20190330210932933.png]: /images/20220226/4b718e12e6c14b35aa351fda46dd2207.png
[20190330210956798.png]: /images/20220226/581060da5c9c47fa9bcb12a5c18d2049.png
[20190330211021120.png]: /images/20220226/ead40f5ce9344142aa2a39160916412c.png