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使用现有的txt文本和图片,就可以用wordcloud包生成词云图。大致步骤是:
1、读取txt文本并简单处理;
2、读取图片,以用作背景;
3、生成词云对象,保存为文件。
需要用到3个库:jieba(用于分割文本为词语)、imageio(用于读取图片)、wordcloud(功能核心,用于生成词云)。
我用简历和我的照片,生成了一个词云图:
代码如下:
import jieba import imageio import wordcloud # 读取txt文本 with open('resume.txt','r',encoding='utf-8') as f: text = f.read() # 简单处理文本,删除空格等多余字符 text = text.replace(' ','').replace('\t','').replace('\n','') # 使用jieba分隔词语 wordlist = jieba.lcut(text) # ['aa','bb','cc'...] # print(wordlist) # 用空格连接各个词语,又形成一个大字符串 string = ' '.join(wordlist) # 'aa bb cc' # 读取图片 image = imageio.imread('ding.jpg') # 生成词云图片 # 先实例化一个词云对象 wc = wordcloud.WordCloud(width=image.shape[0], # 词云图宽度同原图片宽度 height=image.shape[1], background_color='white', # 背景颜色白色 font_path='msyh.ttc', # 指定字体路径,微软雅黑,可从win自带的字体库中找 mask=image, # mask 指定词云形状图片,默认为矩形 scale=3) # 默认为1,越大越清晰 # 再给词云输入文字 wc.generate(string) # 保存成文件 wc.to_file('wordcloud21.png')
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
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