人工智慧入門實踐詞云

關於hsl配色方案可以參考

配色方案

精細控制

如果希望精細地控制詞云**現的詞，以及每個詞的大小，可以嘗試generate_from_frequencies(), 包含兩個引數

#字型路徑，需要展現什麼字型就把該字型路徑+字尾名寫上，如：font_path = '黑體.ttf' font_path : string # 輸出的畫布寬度，預設為400畫素 width : int(default= 400) # 輸出的畫布高度，預設為200畫素 height : int(default= 200) # 詞語水平方向排版出現的頻率，預設 0.9 （所以詞語垂直方向排版出現頻率為 0.1 ） prefer_horizontal : float (default= 0.90 )# 如果引數mask為空，則使用二維遮罩繪製詞云。 # 如果 mask 非空，設定的寬高值將被忽略，遮罩形狀被 mask 取代。 # 除全白（#ffffff）的部分將不會繪製，其餘部分會用於繪製詞云。如：bg_pic = imread('讀取一張.png')，背景的畫布一定要設定為白色（#ffffff），然後顯示的形狀為不是白色的其他顏色。可以用ps工具將自己要顯示的形狀複製到乙個純白色的畫布上再儲存，就ok了。 mask : nd-array or none (default= none )# 按照比例進行放大畫布，如設定為1.5，則長和寬都是原來畫布的1.5倍。 scale : float (default=1) # 顯示的最小的字型大小 min_font_size : int(default=4) # 字型步長，如果步長大於1，會加快運算但是可能導致結果出現較大的誤差。 font_step : int(default=1) # 要顯示的詞的最大個數 max_words : number (default= 200) # 設定需要遮蔽的詞，如果為空，則使用內建的stopwords stopwords : set of strings or none # 背景顏色，如background_color='white',背景顏色為白色。 background_color : color value (default=」black」) # 顯示的最大的字型大小 max_font_size : intor none (default= none )# 當引數為「rgba」並且background_color為none時，背景為透明。 mode : string (default=」rgb」) # 詞頻和字型大小的關聯性 relative_scaling : float (default=.5) # 生成新顏色的函式，如果為空，則使用 self.color_func color_func : callable , default= none # 使用正規表示式分隔輸入的文字 regexp : string or none (optional) # 是否包括兩個詞的搭配 collocations : bool , default= true # 給每個單詞隨機分配顏色，若指定color_func，則忽略該方法。 colormap : string or matplotlib colormap, default=」viridis」 # 根據詞頻生成詞云 fit_words(frequencies) # 根據文字生成詞云 generate(text) # 根據詞頻生成詞云 generate_from_frequencies(frequencies[,. ..]) # 根據文字生成詞云 generate_from_text(text) # 將長文字分詞並去除遮蔽詞（此處指英語，中文分詞還是需要自己用別的庫先行實現，使用上面的 fit_words(frequencies) ） process_text(text) # 對現有輸出重新著色。重新上色會比重新生成整個詞云快很多。 recolor( [random_state, color_func, colormap] )# 轉化為 numpy array to_array( )# 輸出到檔案

to_file(filename)

人工智慧入門實踐詞云

人工智慧入門01 什麼是人工智慧

人工智慧AI入門

人工智慧實踐教程（一）

人工智慧入門實踐 詞云

人工智慧入門01 什麼是人工智慧

人工智慧AI入門

人工智慧實踐教程（一）

相關推薦

人工智慧入門實踐詞云