如何用Python做詞云(收藏)

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看過之后你有什么感覺?想不想自己做一張出來?

如果你的答案是肯定的,我們就不要拖延了,今天就來一步步從零開始做個詞云分析圖。當然,做為基礎的詞云圖,肯定比不上剛才那兩張信息圖酷炫。不過不要緊,好的開始是成功的一半嘛。食髓知味,后面你就可以自己升級技能,進入你開掛的成功之路。

網上教你做信息圖的教程很多。許多都是利用了專用工具。這些工具好是好,便捷而強大。只是它們功能都太過專一,適用范圍有限。今天我們要嘗試的,是用通用的編程語言Python來做詞云。

Python是一種時下很流行的編程語言。你不僅可以用它做數據分析和可視化,還能用來做網站、爬取數據、做數學題、寫腳本替你偷懶……

知道豆瓣嗎?它一開始就是用Python寫的。

在目前的編程語言熱度排序里,Python屈居第四(當然,很多人不同意,所以編程語言的排行榜有許多,你懂的)。但看問題要用發展眼光。隨著數據科學的發展,Python有爆發的趨勢。早點兒站上風口,很有益處。

如果你之前沒有編程基礎,沒關系。從零開始,意味著我會教你如何安裝Python運行環境,一步步完成詞云圖。希望你不要限于瀏覽,而是親自動手嘗試一番。到完成的那一步,你不僅可以做出第一張詞云圖,而且這還將是你的第一個有用的編程作品。

心動了?那咱們就開始吧。

安裝

首先,我們需要安裝Python運行環境。

如果你用的是macOS,那么你的系統里面實際已經預裝好了Python。

然而我們要使用到許多擴展包的功能。因此最好安裝一個Python工具套裝。只需要一次安裝,以后大部分的功能就都已集成了。不必每次使用新功能,都去零敲碎打地安裝新包了。

Python的套裝有許多種,這里推薦給大家anaconda。因為經過我4年多的嘗試與對比,感覺這款軟件包的安裝更為便捷,擴展包的涵蓋范圍與結構更合理。

請你到 這個網址 下載anaconda套裝。下拉網頁找到下載位置。根據你的操作系統類型選擇合適的版本。

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因為我的系統是macOS,所以網站直接給我推薦的就是macOS系統版本。但如果你用的是Windows或Linux,請切換到相應的標簽頁上面。

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不管你用的是哪個操作系統,請注意右側的兩個按鈕,分別對應Python 2.X和3.X版本。有人一定很納悶,既然有新的版本,我憑什么用舊的?

不是這樣的。到2020年之前,Python的兩個版本會一直并存。Python的開發者確實希望大家升級切換到3.X版本。可惜目前3.X版本兼容的擴展包數量比2.X版本要少,尤其是涉及到數據科學類的軟件包,就尤其明顯。所以如果你是初學者,我建議你下載2.X(目前是2.7)版本,這樣在以后的使用中,可能遇到的問題會少一些。等你運用熟練了,再遷移到3.X版本不遲。相信我,到那時你會很快適應新版本的。

下載后,執行安裝文件就行了。

根據你的電腦運行速度不同,安裝的時間長短不等。耐心點兒,只需要等這一次嘛。

安裝完畢之后,請你安裝一個“現代化”瀏覽器。如果你用的是macOS,那么系統自帶的Safari就挺好。其他的選擇包括Firefox和Google Chrome。

請安裝上述瀏覽器之一,然后將其設置為系統默認的瀏覽器。

好了,下面請進入命令行模式。

在macOS和Linux下,你需要開啟一個終端(terminal)。

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如果是Windows,請打開“開始”-“附件”-“命令提示符”。

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鍵入以下命令:

mkdir democd demo

好了,你現在有一個專用的目錄,叫做demo了。請到macOS的Finder或者Windows的“我的電腦”里面,找到這個目錄并且打開它。

回到終端下面,macOS或者Linux用戶請鍵入以下命令:

pip install wordcloud

macOS會提示你先安裝XCode命令行工具,你按照默認設置一步步進行就可以了。但是請注意,務必在WiFi環境下安裝。如果你用的是4G流量,那你可要破費一筆了。

如果你用的是Windows,那么為了使用這個詞云包,就稍微麻煩一些,你需要到 這里 下載 wordcloud?1.3.1?cp27?cp27m?win32.whl 這個文件。下載后將它拖拽到你的demo目錄里。

在命令行下,先執行:

pip install wheel

然后,再執行:

pip install wordcloud?1.3.1?cp27?cp27m?win32.whl

好了,我們需要的全部Python運行環境終于裝好了。

請務必按照上述步驟執行,確保每一步都已經順利完成。否則一旦遺漏,后面運行程序會報錯。

數據

詞云分析的對象,是文本。

理論上講,文本可以是各種語言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……

為了簡便,我們這里以英文文本為例。你可以隨意到網上找一篇英文文章作為分析對象。我特別喜歡英劇”Yes, minister”,所以到維基百科上找到了這部劇的介紹詞條。

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我把其中的正文文字部分拷貝了下來,存儲為一個文本文件,叫做yes-minister.txt。

把這個文件挪動到我們的工作目錄demo里。

好了,文本數據已經準備好了。開始進入編程的魔幻世界吧!

代碼

在命令行下,執行:

jupyter notebook

瀏覽器會自動開啟,并且顯示如下界面。

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這就是咱們剛才的勞動成果——安裝好的運行環境了。我們還沒有編寫程序,目錄下只有一個剛才生成的文本文件。

打開這個文件,瀏覽一下內容。

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回到Jupyter筆記本的主頁面。我們點擊New按鈕,新建一個筆記本(Notebook)。在Notebooks里面,請選擇Python 2選項。

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系統會提示我們輸入Notebook的名稱。程序代碼文件的名稱,你可以隨便起。但是我建議你起一個有意義的名字,將來好方便查找。由于我們要嘗試詞云,就叫它wordcloud好了。

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然后就出現了一個空白的筆記本,供我們使用了。我們在網頁里唯一的代碼文本框里,輸入以下3條語句。請務必逐字根據示例代碼輸入,空格數量都不可以有差別。尤其注意第三行,用4個空格,或者1個Tab開始。輸入后,按Shift+Enter鍵,就可以執行了。

filename = "yes-minister.txt"with open(filename) as f:

沒有任何結果啊。

對,因為我們這里沒有任何輸出動作,程序只是打開了你的yes-minister.txt文本文件,把里面的內容都讀了出來,存儲到了一個叫做mytext的變量里面。

然后我們嘗試顯示mytext的內容。輸入以下語句之后,還是得按Shift+Enter鍵,系統才會實際執行該語句。

mytext

之后的步驟里,也千萬不要忘了這一確認執行動作。

顯示的結果如下圖所示。

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嗯,看來mytext變量里存儲的文本就是我們從網上摘來的文字。到目前為止,一切正常。

然后我們呼喚(import)詞云包,利用mytext中存儲的文本內容來制造詞云。

from wordcloud import WordCloud

這時程序可能會報警。別擔心。警告(warning)不影響程序的正常運行。

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此時詞云分析已經完成了。你沒看錯,制作詞云的核心步驟只需要這2行語句,而且第一條還只是從擴展包里找外援。但是程序并不會給我們顯示任何東西。

說好了的詞云呢?折騰了這么半天,卻啥也沒有,你蒙人嗎?!

別激動。輸入下面4行語句后,就是見證奇跡發生的時刻了。

%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt

運行結果如圖所示:

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不用那么興奮嘛。

你可以在詞云圖片上單機鼠標右鍵,用“圖片另存為”功能導出。

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通過這張詞云圖,我們可以看到不同單詞和詞組出現的頻率高低差別。高頻詞的字體明顯更大,而且顏色也很醒目。值得說明的是,最顯眼的單詞Hacker并不是指黑客,而是指這部劇的主角之一——哈克首相。

包含程序完整代碼的ipynb文件,我也分享了出來,你可以從 這里 下載。

希望你在嘗試過程中一切順利。對自己生成的詞云圖滿意嗎?如果你不滿意,也不要緊,可以挖掘wordcloud軟件包的其他高級功能。嘗試一下,看自己能不能做出這樣的詞云圖來?

 

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