Python十分钟制作属于你自己的个性logo

简介: 词云的使用相信大家已经不陌生了,使用很简单,直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片,从中可以直观的看出各个词汇所占比重。最近正好想做一个人的logo,于是乎决定使用词云来制作完成。

wordcloud安装

pip install wordcloud

使用 pip 安装你肯定会遇到一个坑,安装过程中可能会报错,提示你安装 Microsoft Visual C++ 14.0,但是这个安装过程很耗时。


有另一个方法可以解决,就是下载相应的whl文件安装。博主下载的是  wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl 文件,如果下载不了,可以在公众号后台输入 “wordcloud” 获取。


下载链接:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud


文件下载后,cmd 进入whl文件所在文件夹下,然后输入以下命令:

pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

微信图片_20220217203736.jpg

wordcloud代码使用

安装成功后我们马上开始制作我们的图片,代码如下:

from os import path
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
d = path.dirname(__file__)
# 读文本文件
text = open(path.join(d, 'data.txt')).read()
# 读取自定义图片
alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "pic.jpg")))
# 你可以通过 mask 参数 来设置词云形状
wc = WordCloud(background_color="white",max_words=2000, 
                mask=alice_coloring, max_font_size=60,random_state=102,scale=8,
                font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttf").generate(text)
wc.generate_from_text(text)
print('加载文本')
# 改变字体颜色
img_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)
# 字体颜色为背景图片的颜色
wc.recolor(color_func=img_colors)
# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
# 是否显示x轴、y轴下标
plt.axis('off')
plt.show()
# 获得模块所在的路径的
d = path.dirname(__file__)
# 将多个路径组合后返回
wc.to_file(path.join(d, "h16.jpg"))
print('生成词云成功!')

上面 text 文本内容是通过爬虫采集的,爬取的关于数据科学的一篇文章,有了文本源之后准备好你想要生成词云的图片就行了。


配置 wordcloud 的参数对于图片效果尤为重要,下面我们着重介绍一下wordcloud的参数含义:

  • font_path : string 字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf'
  • width : int (default=400) 输出的画布宽度,默认为400像素
  • height : int (default=200) 输出的画布高度,默认为200像素
  • prefer_horizontal : float (default=0.90) 词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9
  • mask : nd-array or None (default=None) 若参数为空,则正常绘制词云。如果 mask 非空,设置的宽高值将被忽略,形状被 mask 取代。除白色的部分将不会绘制,其余部分会用于绘制词云。
  • scale : float (default=1) 按照比例进行放大画布,如设置为2,则长和宽都是原来画布的2倍。
  • min_font_size : int (default=4) 显示的最小的字体大小
  • font_step : int (default=1) 字体步长,如果步长大于1,会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。
  • max_words : number (default=200) 要显示的词的最大个数
  • stopwords : set of strings or None 设置需要屏蔽的词,如果为空,则使用内置的STOPWORDS
  • background_color : color value (default=”black”) 背景颜色,如background_color='white',背景颜色为白色。
  • max_font_size : int or None (default=None) 显示的最大的字体大小
  • mode : string (default=”RGB”) 当参数为“RGBA”并且background_color不为空时,背景为透明。
  • relative_scaling : float (default=.5) 词频和字体大小的关联性
  • color_func : callable, default=None 生成新颜色的函数,如果为空,则使用 self.color_func
  • regexp : string or None (optional) 使用正则表达式分隔输入的文本
  • collocations : bool, default=True 是否包括两个词的搭配
  • colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” 给每个单词随机分配颜色,若指定color_func,则忽略该方法。

效果展示

使用的照片是博主自己的照片,效果图如下:

微信图片_20220217203916.jpg

相关文章
|
6月前
|
存储 搜索推荐 数据安全/隐私保护
python实战讲解之使用Python批量发送个性化邮件
python实战讲解之使用Python批量发送个性化邮件
|
人工智能 机器人 UED
AIGC革新,将文字或者LOGO融入AI视频基于PIKA-labs(Python3.10)
很多平台都会禁止用户使用带有网址或者二维码的头像以及文章配图,这样可以有效的防止用户的一些“导流”行为。当然,头像、文章或者视频现在都是AI来审,毕竟现在人工的成本实在太高,但是如果我们把文字元素直接融入图像或者视频之中,如此一来,AI也会很难识别出一些“导流”的元素。 本次我们依靠PIKA-labs平台,无需本地环境,直接简单粗暴输出带有文字元素的光影视频效果,基于Python3.10。
AIGC革新,将文字或者LOGO融入AI视频基于PIKA-labs(Python3.10)
|
3月前
|
自然语言处理 搜索推荐 算法
深入浅出:用Python打造个性化新闻聚合器
【8月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,快速获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一项挑战。本文将引导你使用Python构建一个简单的个性化新闻聚合器,从而高效地从海量信息中提取价值。通过学习本文,你将能够实现一个基本的爬虫,利用推荐算法为用户定制新闻流,并了解如何部署和维护这样一个系统。无论你是编程新手还是希望扩展技能的开发者,这篇文章都将成为你技术成长路径上的一块垫脚石。
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 搜索推荐
Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,对攻略进行可视化分析,提供全面的旅游攻略和个性化的出行建议
本文利用Python爬虫技术从去哪儿网获取旅游数据,通过数据处理和可视化分析,提供了全面的旅游攻略和个性化出行建议,同时探讨了热门目的地、出游方式、时间段以及玩法的偏好,为旅游行业和游客提供了有价值的参考信息。
161 8
|
4月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型:智能教育与个性化学习
【7月更文挑战第29天】 使用Python实现深度学习模型:智能教育与个性化学习
150 9
|
3月前
|
搜索推荐 API 数据处理
Python魔法:打造个性化天气查询工具
【8月更文挑战第31天】 在这篇文章中,我们将一起探索如何用Python构建一个个性化的天气查询工具。不同于传统的技术文章,我们将通过一个简单的故事引入主题,让读者感受到编程的乐趣和实用性。文章将介绍如何使用API获取数据,处理这些数据,并以用户友好的方式展示信息。无论你是编程新手还是想扩展你的项目库,这篇文章都会给你提供有价值的见解和代码示例。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 TensorFlow
使用Python实现深度学习模型:用户行为预测与个性化服务
【7月更文挑战第23天】 使用Python实现深度学习模型:用户行为预测与个性化服务
124 3
|
4月前
|
索引 Python
十分钟学习Python异常处理
在编程过程中,错误和异常是不可避免的。Python提供了强大的异常处理机制,帮助我们捕获和处理运行时错误,使程序更加健壮和可靠。本文将带你在十分钟内快速掌握Python的异常处理基础知识。
|
4月前
|
存储 人工智能 数据挖掘
十分钟学习Python基础知识
Python是一种高效、易学且功能强大的编程语言,广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。如果你是编程新手,想要快速入门Python,那么这篇文章将是你的最佳选择。我将在十分钟内带你了解Python的基础知识。
|
6月前
|
JavaScript 搜索推荐 前端开发
音乐发现平台:借助Python和Vue构建个性化音乐推荐系统
【4月更文挑战第11天】本文介绍了如何使用Python和Vue.js构建个性化音乐推荐系统。首先确保安装Python、Node.js、数据库系统和Git。后端可选择Flask或Django搭建RESTful API,处理歌曲数据。前端利用Vue.js创建用户界面,结合Vue CLI、Vuex和Vue Router实现功能丰富的SPA。通过Vuex管理状态,Axios与后端通信。这种前后端分离的架构利于协作和系统扩展,助力打造定制化音乐体验。
149 0