En este artículo, discutiremos cómo crear nubes de palabras de cualquier forma en Python.
El término WordCloud se refiere a una técnica de visualización de datos para mostrar datos de texto en los que el tamaño de cada palabra indica su frecuencia o relevancia. Para crear una nube de palabras de cualquier forma, use los paquetes Matplotlib , nube de palabras, NumPy y PIL de Python .
Implementación paso a paso
Echemos un vistazo a la implementación paso a paso:
Paso 1: Instale los siguientes módulos como se indica a continuación:
pip install matplotlib pip install wordcloud
Paso 2: importe los siguientes módulos como se indica a continuación:
import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import numpy as np from PIL import Image
Paso 3: Siga los pasos a continuación-
- Proporcione la ruta completa al archivo de texto que desea utilizar.
- En modo lectura, abra el archivo de texto.
- Finalmente, codifíquelo y léalo.
- En este artículo se utilizará el siguiente archivo de texto: Texto
text = open(r'C:\Users\Dell\Desktop\Wordcloud\Text.txt',
mode='r', encoding='utf-8').read()
Paso 4: Siga los pasos a continuación-
- Proporcione la ruta de imagen completa que usaremos para obtener nuestra salida en la misma forma.
- Luego, usando la función image.open, abra la imagen.
- Después de eso, usa NumPy para crear la array de la imagen.
- La siguiente imagen se utilizará en este artículo para la forma deseada
mask = np.array(Image.open(r'C:\Users\Dell|Downloads\Garbage\GFG.png'))
Paso 5: Cree una nube de palabras integrando una palabra vacía, una máscara, un color de fondo, el número máximo de palabras en la nube de palabras, la altura de la máscara y el ancho de la máscara.
- stopwords- Se utiliza para evitar caracteres innecesarios como ‘./-[{)*&^%~@!#%^&].
- máscara- La máscara es la forma a la que convertiremos nuestra nube de palabras.
- background_color : podemos usar el color de fondo que queramos, como negro, verde, etc.
- max_words- Es el número máximo de palabras que puede contener una nube de palabras.
- max_font- Es el tamaño máximo de fuente.
- El ancho y el alto de la nube de palabras están representados por Ancho y Alto.
wc = WordCloud(stopwords = STOPWORDS,
mask = mask, background_color = "white",
max_words = 2000, max_font_size = 500,
random_state = 42, width = mask.shape[1],
height = mask.shape[0])
Paso 6:
- Ahora, usando la función generar, crearemos una nube de palabras a partir del texto provisto.
- Para mostrar datos de imagen, use la función imshow.
- Intentaremos desviarnos de los ejes x e y.
- Finalmente, mostraremos la nube de palabras generada usando la función show definida dentro de matplotlib.
wc.generate(text)
plt.imshow(wc, interpolation="None")
plt.axis('off')
plt.show()
A continuación se muestra la implementación completa.
Python3
# Python3 program to implement
# the above approach
# Import the following modules
# pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# pip install wordcloud
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import numpy as np
from PIL import Image
# Give the whole path of the text file,
# open it, read it, and encode it.
text = open(r'C:\Users\Dell\Desktop\Wordcloud\Text.txt',
mode = 'r', encoding = 'utf-8').read()
# The Image shape in which you wanna convert it to.
mask = np.array(Image.open(
r'C:\Users\Dell\Downloads\Garbage\GFG.png'))
# Now inside the WordCloud, provide some functions:
# stopwords - For stopping the unuseful words
# like [,?/\"]
# font_path - provide the font path to which you
# wanna convert it to.
# max_words - Maximum number of words in the
# output image. Also provide height and width
# of the mask
wc = WordCloud(stopwords = STOPWORDS,
mask = mask,
background_color = "white",
max_words = 2000,
max_font_size = 500,
random_state = 42,
width = mask.shape[1],
height = mask.shape[0])
# Finally generate the wordcloud of the given text
wc.generate(text)
plt.imshow(wc, interpolation = "None")
# Off the x and y axis
plt.axis('off')
# Now show the output cloud
plt.show()
Producción:
Cambia tamaño de fuente
Siga los pasos a continuación para cambiar el tamaño de fuente de las palabras en la nube de palabras:
- Primero, seleccione una fuente de esta colección .
- Descargue el archivo de fuente; verá que está en formato .zip.
- Abra el archivo zip y extraiga el archivo TTF u otf de él.
- Ahora solo proporcione la ruta completa del archivo TTF u otf.
path = r'C:\Users\Dell\Downloads\Garbage\Candy Beans.otf'
Código completo:
Python3
# Python3 program to implement
# the above approach
# Import the following modules
# pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# pip install wordcloud
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import numpy as np
from PIL import Image
# Give the whole path of the text file,
# open it, read it, and encode it.
text = open(r'C:\Users\Dell\Desktop\Wordcloud\Text.txt',
mode = 'r', encoding = 'utf-8').read()
# For changing the fonts of wordcloud fonts
path = r'C:\Users\Dell\Downloads\Garbage\Candy Beans.otf'
# The Image shape in which you wanna convert it to.
mask = np.array(Image.open(
r'C:\Users\Dell\Downloads\Garbage\GFG.png'))
# Now inside the WordCloud, provide some functions:
# stopwords - For stopping the unuseful words
# like [,?/\"]
# font_path - provide the font path to which
# you wanna convert it to.
# max_words - Maximum number of words in
# the output image.
# Also provide height and width of the mask
wc = WordCloud(stopwords = STOPWORDS,
font_path = path,
mask = mask,
background_color = "white",
max_words = 2000,
max_font_size = 500,
random_state = 42,
width = mask.shape[1],
height = mask.shape[0])
# Finally generate the wordcloud of the given text
wc.generate(text)
plt.imshow(wc, interpolation = "None")
# Off the x and y axis
plt.axis('off')
# Now show the output cloud
plt.show()
Producción:
Cambiar el color de fuente
Siga los pasos a continuación para cambiar el color de fuente del texto en una nube de palabras:
- Crea una función para cambiar el color de la fuente.
- Debido a que el HSL de cada color es único, simplemente pase el HSL y devuélvalo.
Código completo:
Python3
# Python3 program to implement
# the above approach
# Import the following modules
# pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# pip install wordcloud
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import numpy as np
from PIL import Image
# Function for changing the color of the text
def one_color_func(word = None, font_size = None,
position = None, orientation = None,
font_path = None, random_state = None):
# This HSL is for the green color
h = 99
s = 62
l = 45
return "hsl({}, {}%, {}%)".format(h, s, l)
# Give the whole path of the text file,
# open it, read it, and encode it.
text = open(r'C:\Users\Dell\Desktop\Text.txt',
mode = 'r', encoding = 'utf-8').read()
# For changing the fonts of wordcloud fonts
path = r'C:\Users\Dell\Downloads\Garbage\Candy Beans.otf'
# The Image shape in which you wanna convert it to.
mask = np.array(Image.open(
r'C:\Users\Dell\Downloads\Garbage\GFG!.png'))
# Now inside the WordCloud, provide some functions:
# stopwords - For stopping the unuseful words
# like [,?/\"]
# font_path - provide the font path to which
# you wanna convert it to.
# max_words - Maximum number of words in
# the output image.
# Also provide height and width of the mask
wc = WordCloud(stopwords = STOPWORDS,
font_path = path,
mask = mask,
background_color = "white",
max_words = 2000,
max_font_size = 500,
random_state = 42,
width = mask.shape[1],
height = mask.shape[0],
color_func = one_color_func)
# Finally generate the wordcloud of
# the given text
wc.generate(text)
plt.imshow(wc, interpolation = "None")
# Off the x and y axis
plt.axis('off')
# Now show the output cloud
plt.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por gittysatyam y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA