詞雲圖背景圖的多方面闡述

一、詞雲圖背景圖愛心

愛心是一種非常流行的詞雲圖背景圖片之一，它可以用於許多場合，比如製作情人節的祝福卡片、商品廣告等等。以下是一個使用愛心背景的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

text = "愛情 富貴 幸福 快樂 吉祥 如意"
stopwords = set(STOPWORDS)

background_image = np.array(Image.open("heart.jpg"))
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("heart_wordcloud.png")

在上述代碼中，我們使用了詞雲圖庫wordcloud中的WordCloud類來製作詞雲圖，設置了一些參數，包括背景色、背景圖片、停用詞集合和字體路徑等等。通過上述代碼，我們可以在命令行或者jupyter等環境下生成一張名為heart_wordcloud.png的詞雲圖，圖中的詞彙包括”愛情”、”富貴”、”幸福”、”快樂”和”吉祥”等，以愛心為背景，非常適合用在表達愛意的場合中。

二、詞雲圖專用背景圖

在實際製作詞雲圖時，有些背景圖片適合用於製作詞雲圖，而有些則不是。為了讓詞雲圖效果更佳，我們可以自行採集或者使用一些專用的詞雲圖背景圖片。以下是一個使用專用背景圖片的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

text = "python deep learning machine learning big data"
stopwords = set(STOPWORDS)

background_image = np.array(Image.open("wordcloud_bg.jpg"))
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("wordcloud.png")

上述代碼中，我們採用的是一張專門為製作詞雲圖而設計的背景圖片，它使用了多種不同的字體和字號，並且字的排列方式也非常符合詞雲圖的美學要求。在使用時，我們只需要將其導入WordCloud類即可。

三、詞雲圖背景圖片的讀取問題

詞雲圖的背景圖片可以是任何一張圖片，但是在讀取時卻需要注意一些問題。以下是一個解決讀取問題的示例代碼：

import requests
from io import BytesIO
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

text = "python deep learning machine learning big data"
stopwords = set(STOPWORDS)

response = requests.get("https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/24/Wrestling_diatrama.jpg/800px-Wrestling_diatrama.jpg")
img = Image.open(BytesIO(response.content))

wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=np.array(img),
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(np.array(img))
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("wordcloud.png")

上述代碼我們使用了requests來獲取一張網絡上的圖片，然後通過BytesIO將其轉換為PIL庫中的Image對象，最後通過np.array將其轉換為可用的圖片對象。這樣，在使用Mask時就可以直接使用該對象。如果直接使用網絡上的圖片鏈接，在使用Mask時會直接報錯。

四、詞雲圖的背景圖片要求

詞雲圖背景圖片可以有很多不同的要求，以下列舉一些常見的要求：

1、色彩鮮明：詞雲圖上的字體色彩是由背景色透過字體形成的，因此色彩鮮明的背景圖片可以讓詞雲圖效果更佳。

2、對比明顯：具有鮮明對比的圖片可以使得詞雲圖上的字體更加醒目，效果更佳。

3、對稱美觀：一個對稱美觀的背景圖片可以使詞雲圖具有一種非常美妙的對稱感，讓圖像更加美觀。

4、高清晰度：高清晰度的背景圖片可以保證詞雲圖顯示出更加清晰的效果，在製作時應注意選擇高清晰度圖片。

五、詞雲圖背景圖中國地圖

在實際製作中，我們還可以使用一些特定地理區域的背景圖片來製作詞雲圖，比如中國地圖。以下是一個使用中國地圖背景圖片的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

text = "北京 上海 廣州 深圳"
stopwords = set(STOPWORDS)

background_image = np.array(Image.open("china_map.jpg"))
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("china_wordcloud.png")

在上述代碼中，我們使用了一個中國地圖的背景圖片，然後將其作為詞雲圖的Mask，製作了一張詞雲圖，上面包含了”北京”、”上海”、”廣州”和”深圳”等城市名稱，非常適合用於分析中國地區文本信息。

六、詞雲圖背景圖片讀取不出來

在使用時，我們有時會遇到無法讀取背景圖片的問題，這時我們可以通過修改圖片格式、調整圖片大小等方式進行解決。以下是一個修改圖片格式和大小的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

text = "python deep learning machine learning big data"
stopwords = set(STOPWORDS)

img = Image.open("wordcloud_bg.png")

img = img.convert('RGBA')
r, g, b, a = img.split()
img = Image.merge('RGB', (r, g, b))

img = img.resize((800, 600), Image.ANTIALIAS)

background_image = np.array(img)
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("wordcloud.png")

在上述代碼中，我們首先將BGRA圖片轉換為RGBA圖片，並將其調整為800*600的大小。然後，我們將其轉換為RGB格式，作為Mask，用於製作詞雲圖。

七、詞雲圖背景圖黑白

在詞雲圖製作中，我們有時也會需要一些黑白的背景圖片，以下是一個使用黑白背景圖片製作詞雲圖的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import ImageOps
from PIL import Image

text = "python deep learning machine learning big data"
stopwords = set(STOPWORDS)

img = Image.open("wordcloud_bg.jpg")

img = ImageOps.grayscale(img)

background_image = np.array(img)
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("wordcloud.png")

在上述代碼中，我們使用了ImageOps庫的grayscale()函數來將圖片轉換為黑白格式，然後將其作為Mask，用於製作詞雲圖。這種黑白背景圖片能夠給詞雲圖製作帶來非常不同的感覺。

八、詞雲圖背景圖評論

在實際製作中，我們可以使用一些評論、留言等文本信息，製作出與內容相關的詞雲圖，以下是一個使用評論來製作詞雲圖的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
import jieba

with open('comments.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    comments = f.read().split("\n")
    
text = " ".join(jieba.cut(" ".join(comments)))
stopwords = set(STOPWORDS)

background_image = np.array(Image.open("wordcloud_bg.jpg"))
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("comment_wordcloud.png")

在上述代碼中，我們使用jieba庫對評論進行分詞，然後將分詞結果作為製作詞雲圖的文本。同時，我們使用了一個背景圖片，並將其作為Mask。最後，我們還將詞雲圖進行了重新上色，讓圖像更加美麗。

九、詞雲圖背景圖片設置

在實際製作中，我們還可以通過一些設置，來達到更好的效果，以下是一些常用的設置：

1、改變字體大小：我們可以通過修改WordCloud類的max_font_size參數，來改變詞雲圖上字體的最大大小。

2、調整Mask位置：我們可以使用matplotlib的plt.imshow()函數來調整Mask在圖像中的位置，使其達到更好的效果。

3、設置背景色透明：如果在製作詞雲圖時，我們想將背景色設置為透明的話，只需要將WordCloud類的background_color參數設置為None即可。

十、詞雲圖背景圖人像選取

製作詞雲圖時，我們還可以使用一些人像，來作為詞雲圖的背景圖片，以下是一個使用人像作為背景的示例代碼：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import numpy as np
from PIL import Image

text = "python deep learning machine learning big data"
stopwords = set(STOPWORDS)

background_image = np.array(Image.open("person.jpg"))
wordcloud = WordCloud(
    background_color='white',
    mask=background_image,
    stopwords=stopwords,
    font_path='msyh.ttc'
)

wordcloud.generate(text)

image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
wordcloud.recolor(color_func=image_colors)

wordcloud.to_file("person_wordcloud.png")

在上述代碼中，我們使用了人像作為背景圖片，然後將其作為Mask，用於製作詞雲圖。這種在人像上製作詞雲圖的方法，不僅可以製作出非常有趣

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/231966.html