python词云代码怎么安装库,python词云代码加边

　　之前的ci云图制作出来的图片没有找清楚，也没有探究原因。

　　Wc=WordCloud( # scale=32，#确保生成的图片更清晰background _ color= white ，mask=img _ array，font _ path=r C:\ Windows \ Fonts \ stkaiti . TTF # font location C:\ Windows \ Fonts \)主要原因是没有很好的理解WordCloud参数。随着scale的设置，数值越大，画布也会越大(scale参数左图默认值为1，右图设置为32)。很明显，右图很清晰。但存储空间扩大了约128倍。

　　WordClound的其他参数的含义如下：

　　Font_path: string # font path，要显示的话写字体路径的后缀名，例如：font_path= bold。ttfwidth: int (default=400) #输出画布宽度，默认值为400像素height: int (default=200) #输出画布高度，默认值为200像素prefere _ horizontal:float(default=0.90)#水平方向的单词布局频率，默认值为0.9(因此垂直方向的单词布局频率为0.1)。Mask: nd-array或none(默认值=none) #如果该参数为空，将使用二维遮罩绘制单词云。如果遮罩不为空，则设置的宽度和高度值将被忽略，遮罩形状将被遮罩替换。全白的部分(#FFFFFF)就不画了，剩下的用来画字云。比如：bg_pic=imread(读图。png’)，背景图片的画布必须设置为白色(#FFFFFF)，然后显示的形状不是白色。你可以用ps工具把你要显示的形状复制到纯白画布上，然后保存。没关系。Scale: float(默认值=1) #按比例放大画布。如果将其设置为1.5，则其长度和宽度是原始画布的1.5倍。min_font_size: int (default=4) #显示的最小字体大小font_step: int (default=1) #字体步长。如果步长大于1，会加快运算速度，但可能会导致结果误差较大。max_words: number(默认值=200) #要显示的最大字数。停用字词：字符串集或无#设置要屏蔽的字词。如果是空的，那么使用内置停用词background _ color:color value(default=" black ")#背景色，比如background_color=white ，背景色是white Max _ font _ size: int或none (default=none) #最大显示字体大小模式：string (default="RGB") #当参数为“RGBA”且background _ color不为空时，为背景生成新颜色的函数transparent relative _ scaling:float(default=. 5)#词频与字体大小的相关性color _ func:calla如果是空的，就用self。color _ funcregexp: string或none(可选)#使用正则表达式分隔输入的文本短语：bool，Default=True #是否包含两个单词的搭配colormap: string或matplotlib colormap，default="viridis" #随机为每个单词分配一种颜色。如果指定了color_func，忽略方法random_state: int或None #返回一个PIL color fit _ words(frequencies)#根据词频生成词云generate(text) #生成词云Generate _ from _ frequency(frequencies[，]) #生成词云generate _ from _ text (text)按词频#生成词云process _ text (text)按文本#划分长文本并去除遮挡词(这里指的是英文，中文分词还需要其他库实现，用上面的Fit _ words(frequencies))re color([random _ state，color _ color)着色会比重新生成整个词云快很多，to_array() #会转换成numpy arrayto_file(filename) #输出到一个文件。

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