巧用Python自制“词云”图

牟晓东

所谓的“词云”图，指的是通过“关键词（KeyWord）渲染”的方式对高频关键词进行视觉凸显强调的图片，将绝大多数的低频文本信息进行了过滤，浏览者可以在短短几秒的时间内获得文章的最关键信息——“一图胜千文”。目前在互联网上有网站提供在线词云图的生成服务，用户只需将自己的文本内容粘贴上传，服务器很快就会生成并返回一张词云图（有的还提供有各种个性化形状）。其實，我们在本地通过Python编程也能够比较方便地制作出词云图。

1.jieba和wordcloud等库模块的安装准备工作

Python之所以功能强大，是与其丰富的标准库和第三方库的支持分不开的。想要进行词云图的制作，除了常规的numpy科学计算和PIL图像库之外，还需要在编写程序前进行jieba和wordcloud库模块的安装，操作方法是在命令行模式中分别输入命令“pip install jieba”和“pip install wordcloud”。如果无法安装成功（默认的国外更新源经常会因速度不稳而导致安装失败），建议更换安装源为国内的清华或是阿里云等镜像。

jieba模块是一个专门用于中文（也支持英文）分词的Python库模块，即将文本内容以单个词为单元进行“断句”，可以使用其中的jieba.lcut（）进行分词并将结果保存于列表中。比如：“words = jieba.lcut（‘我们都有一个家）”和“print（words）”两行语句，执行后就会将“我们都有一个家”分解成“我们”、“都”、“有”、“一个”和“家”共五个词，保存在words列表中打印输出（如图2）。

2.提取高频词

我们以分析《三国演义》中著名的“火烧赤壁”片段为例（从第60章“诸葛亮舌战群儒”到第70章“诸葛亮智算华容”），将文本内容从网络上复制粘贴到本地，保存为文本文件“火烧赤壁.txt”。

首先使用“import jieba”命令将jieba库模块导入，接着使用“with open（‘火烧赤壁.txt，‘r） as file：”将准备好的文本文件以只读形式打开，并且作为file文件对象;“text = file.read（）”：建立text变量，赋值为file文件对象读取“火烧赤壁.txt”文件的所有内容;“words = jieba.lcut（text）”：使用jieba.lcut（）将“断句”后生成的各分词内容保存至words变量中;“counter = dict（）”：使用dict（）建立一个名为counter的空字典，准备存放各分词内容及对应的出现次数;然后使用for循环在words中进行遍历：如果分词的长度大于1（if len（i）>1：），则进行“计数”（counter[i] = counter.get（i，0） +1），这样可以将“的”、“和”、“了”等出现频率极高的单个分词进行“过滤”;最后使用“print（counter）”将counter字典中的键（Keys）和值（Values）进行输出，运行程序——“诸葛亮”：19、“孔明”：98、“曹操”：137等等（如图3）。此时，我们已经得到了“火烧赤壁”中除了单个字之外的所有分词内容及出现次数，准备再借助wordcloud库模块进行词云图的生成。

3.渲染生成常规的词云图

在程序开始部分补充“from wordcloud import WordCloud”，意思是从wordcloud中导入WordCloud;建立WCs变量，使用WordCloud为其赋值：“WCs = WordCloud（font_path=‘C：＼＼Windows＼＼Fonts＼＼simhei.ttf，  width=1080，height =720，max_words=50， background_color      =‘white）”，其中的“font_path”部分是指定词云图生成时各分词的字体设置，width和height是指定生成词云图的大小为宽1080、高720，max_words是指定从counter字典中取出现频率最高的前50个分词，background_color是指定词云图的背景是白色;“WCs.generate_from_frequencies（counter）”和“WCs.to_file（‘WordCloud1.jpg）”负责将counter字典中前50个出现频率最高的分词取出并渲染生成为WordCloud1.jpg词云图片文件。

运行程序，在同级目录中很快就生成了WordCloud1.jpg词云图，出现频率越高的分词，字就越大，比如“曹操”、“周瑜”、“孔明”（如图4）。

4.改进效果

观察WordCloud1.jpg词云图，不难发现其中像“孔明曰”、“却说”、“不可”、“次日”和“一人”等分词虽然出现的频率较高，但其內容出现在词云中并不能代表原文的关键信息，这就需要像处理单个字那样将这种分词进行人工过滤。还有，这种方形的词云图在展示时的视觉冲击度稍显单薄，是否可以将它做成诸葛亮手中的“羽扇”形状的词云图呢？

改进一：对过滤列表filter_list进行遍历

建立列表“filter_list”，为其赋值为“[‘孔明曰，‘却说，‘不可，‘次日，‘一人，‘二人，‘于是，‘之后]”，即将所有待过滤的高频分词作为其中的元素;接着使用for循环对counter字典进行遍历，将字典中保存有filter_list列表各元素的键和值均删除：“del counter[i]”。

改进二：个性化词云图轮廓

从网上搜索并下载一张羽扇图“羽扇.jpg”，要求背景为纯白（用PS处理）;然后在程序开始添加“import numpy as np”和“from PIL import Image”，将numpy及PIL库模块中的Image导入;“image_mask = np.array（Image.open（‘羽扇.jpg））”：建立image_mask变量，赋值为先通过Image.open（）打开的“羽扇.jpg”、再经numpy的np.array（）矩阵转换后的值，这个值就是一个羽扇的轮廓;接着仍是在“WCs = WordCloud”中进行参数添加：“mask = image_mask”，指定词云图的“蒙版”mask，赋值为image_mask;接着，根据下载的“羽扇.jpg”图片文件的尺寸大小，将width和height参数分别设置为1024和704（width=1024，height=704）;同时，为了保证最终生成的词云图各分词的紧密分布效果，可以在此将关键词的最大显示数量由之前的50修改为160（max_words=160）;最后记得在“WCs.to_file”中将生成的词云图文件名设置为“WordCloud2.jpg”，防止将第一次生成的词云图覆盖。

两处改进修改完成之后，再次运行程序，生成了一张新的词云图，不仅之前的“不可”、“次日”和“一人”等高频无效分词消失了，而且形状也由中规中矩的形状变成了“羽扇”蒙版式（如图5）。

通过Python编程，我们可以将自己喜欢的整部文学作品（或是某篇专业论文）进行词云图的“私人定制”，效果非常不错，大家不妨一试。