Облако слов в Python представляет собой визуализированный набор слов с наибольшей частотой использования в тексте или базе данных. Чем чаще встречается слово в источнике, тем большим размером шрифта оно написано в облаке слов. Таким образом, благодаря визуальным эффектам, читатель с первого взгляда на, казалось бы, мило перемешанную кашу из слов, способен сформировать общее представление о сути текста или содержимого базы данных. Выходит, эта «каша» — весьма полезное блюдо для анализа данных, поэтому самое время взглянуть на рецепт приготовления и сформировать облако слов в Python!

В качестве примера мы рассмотрим датасет с информацией о статьях текущего сайта. Сформируем облако слов в Python на основе текстовой информации из колонки «Title». Действовать будем поэтапно:

1. Сначала мы загрузим датасет
2. После этого познакомимся с основным принципом создания облака слов и сформируем стандартное прямоугольное облако на неочищенных данных.
3. Затем, используя функции препроцессинга текста, преобразуем наши данные и выведем прямоугольное облако на подготовленных данных.
4. И в заключение, сформируем облако слов в виде фигуры, загруженной в качестве маски из jpg-изображения. В нашем случае это будет фигура самолета.

Итак, открываем редактор, потому как пришло время покодить!

1. Загружаем датасет

Скачать файл с данными можно по ссылке: «articles.csv». Для загрузки датасета нам необходимо импортировать библиотеку pandas, после чего можно загружать данные из файла в переменную data с помощью функции open(). Так как у меня датасет находится в одной папке со скриптом, то относительный путь, передаваемый в качестве аргумента функции open(), совпадает с названием файла:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("articles.csv")
data.head()

Отлично, данные загружены, можно приступать к созданию облака слов!

2. Создаем первое облако слов в Python — знакомимся с основным принципом на сырых данных:

Сейчас мы намеренно пропустим процесс подготовки данных, чтобы посмотреть, какое облако слов сформируется из сырого текста. Единственное, что нам потребуется сделать — это объединить данные из колонки «Title» в один текст. Это легко сделать с помощью функции «join» — добавленная строка выделена подсветкой:

import pandas as pd

# Считываем содержимое файла в переменную data
data = pd.read_csv("articles.csv")
data.head()

# Объединяем данные из колонки 'Title'
text = ' '.join(data['Title'])

А теперь загрузим класс WordCloud из библиотеки wordcloud и сгенерируем облако слов с помощью функции generate(). В качестве аргумента функции generate() передадим наш текст. После этого выведем сгенерированное облако с помощью библиотеки matplotlib. Добавленные на этом этапе строки выделены в коде подсветкой:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# загружаем класс WordCloud из библиотеки wordcloud
from wordcloud import WordCloud

data = pd.read_csv("articles.csv")
text = ' '.join(data['Title'])

# Генерируем облако слов и сохраняем в переменной cloud
cloud = WordCloud().generate(text)
# Выводим облако слов на экран
plt.imshow(cloud)
# Отключаем отображение осей
plt.axis('off')

В результате исполнения кода, получим:

3. Осуществляем предобработку текста

3.1. Удаляем стоп-слова

На первый взгляд, получилось довольно приятное облако. Однако, после второго взгляда хочется воскликнуть: «Обманули! Подменили!..» и так далее. Ведь мы на самом деле ожидали, что крупным шрифтом будут написаны основные значащие слова, а вместо этого на переднем плане оказались теряющие смысл без контекста предлоги: «как, в, на, и». Эти предлоги называются стоп-словами, и они действительно чаще всего используются в нашей речи, однако в большинстве случаев при анализе текста, являются лишним шумом. Этот фактор был учтен создателями библиотеки wordcloud, и для объекта облака слова WordCloud() был добавлен параметр stopwords. По умолчанию, значение этого параметра «None», это значит, что функция использует встроенный список стоп-слов, среди которых присутствуют английские слова, но нет русских. Поэтому при выводе облака слов на основе английского текста, не нужно менять значение параметра stopwords — предлоги, союзы и прочие артикли будут исключены автоматически. В нашем же случае, необходимо передать параметру stopwords список со стоп-словами русского языка. Этот список есть в библиотеке nltk. Давайте это сделаем! (добавленные строки выделены подсветкой):

import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# подгружаем библиотеку nltk со стоп-словами
from nltk.corpus import stopwords
# сохраняем список с русскими стоп-cловами в переменную stop_words
stop_words = stopwords.words('russian')

data = pd.read_csv("articles.csv")
text = ' '.join(data['Title'])

# Определяем параметр stopwords при создании объекта облака слов
cloud = WordCloud(stopwords=stop_words).generate(text)

plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')

3.2. Разбиваем текст на токены и получаем леммы

Отлично! Теперь предлоги исчезли из облака слов! Однако, выводятся слова с разными склонениями, такие как «помощи», «изображений», «файла» и т. д. Конечно, можно оставить оставить эти слова в покое, однако я предлагаю добавить немного строк кода, чтобы привести их все к основной форме до загрузки текста в функцию generate(). Для этого мы будем использовать библиотеку созданную для лемматизации русского и украинского языков под названием pymorphy2. Однако, предварительно, нам потребуется разбить текст на слова, другими словами, токенизировать текст:

import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# Импортируем библиотеку для лемматизации русских и украинских слов
import pymorphy2
# Импортируем метод word_tokenize из библиотеки nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize 

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('russian')

data = pd.read_csv("articles.csv")
text = ' '.join(data['Title'])

# разбиваем текст на токены
# в результате получаем переменную типа list со списком токенов
text = word_tokenize(text)

# инициализируем лемматайзер MorphAnalyzer()
lemmatizer = pymorphy2.MorphAnalyzer()

# функция для лемматизации текста, на вхд принимает список токенов 
def lemmatize_text(tokens):
    # создаем переменную для хранения преобразованного текста
    text_new=''
    # для каждого токена в тексте
    for word in tokens:
        # с помощью лемматайзера получаем основную форму
        word = lemmatizer.parse(word)
        # добавляем полученную лемму в переменную с преобразованным текстом
        text_new = text_new + ' ' + word[0].normal_form
    # возвращаем преобразованный текст
    return text_new

# вызываем функцию лемматизации для списка токенов исходного текста
text = lemmatize_text(text)

# генерируем облако слов
cloud = WordCloud(stopwords=stop_words).generate(text)
plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')

В код была добавлена токенизация исходного текста, а также функция для лемматизации полученного списка токенов <strong>lemmatize_text()</strong>. По завершению цикла <strong>for</strong> функция <strong>lemmatize_text()</strong> возвращает строку с преобразованным текстом, прошедшим через токенизацию и лемматизацию! Посмотрим на результат:

Отлично! Теперь содержание нашего облака на высоте, а значит, пришло время побаловаться с параметрами WordCloud и поправить обертку! Для начала я предлагаю изменить форму облака слов!

4. Меняем форму облака слов

Чтобы изменить форму облака слов, нужно:

1. Загрузить изображение, которое будет использоваться в качестве маски при формировании облака, и преобразовать его в матрицу
2. Передать параметру mask в качестве значения полученную матрицу
3. По желанию добавить параметры обводки полученной фигуры: contour_width и contour_color

Реализуем задуманное: загрузим изображение «plane.jpg» и определим параметры в WordCloud():

import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pymorphy2
import nltk
from PIL import Image
# импортируем библиотеку numpy для преобразования изображения в массив
import numpy as np
from nltk.tokenize import word_tokenize 
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('russian')

data = pd.read_csv("articles.csv")
text = ' '.join(data['Title'])

text = word_tokenize(text)
lemmatizer = pymorphy2.MorphAnalyzer()

def lemmatize_text(tokens):
    text_new=''
    for word in tokens:
        word = lemmatizer.parse(word)
        text_new = text_new + ' ' + word[0].normal_form
    return text_new
text = lemmatize_text(text)

# загружаем изображение с самолетом и преобразуем в матрицу
cake_mask = np.array(Image.open('plane.jpg'))

# генерируем облако слов
cloud = WordCloud(stopwords=stop_words, mask=cake_mask, contour_width=10, contour_color='#2e3043').generate(text)
# увеличим размер выводимой фигуры
plt.figure(figsize=(9,5))
plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')

Посмотрим на результат:

Неплохо, однако, не мешало бы поиграться с параметрами WordCloud, изменить размеры изображения и цвета на свой вкус.

У нас появился Telegram-канал для изучающих Python! Подписывайтесь по ссылке: «Кодим на Python! Вместе «питонить» веселее! 😉

Редактируем облако слов в Python: меняем фон, цветовую схему и максимальное количество слов

У объекта WordCloud довольно много настраиваемых параметров. Описание всех параметров можно найти по ссылке в документации. Сейчас мы изменим значения лишь некоторых из них:

• background_color — цвет фона, заданный по умолчанию черный цвет фона я хочу поменять на background-color=’#272d3b’
• colormap — цветовая схема — это набор цветов, которыми будут раскрашены буквы в облаке слов. Полный набор цветовых схем можно посмотреть по ссылке: Цветовые схемы matplotlib. Я установлю значение colormap=’Set3′
• Максимальное количество слов в облаке — параметр max_words. Уменьшу количество слов до 80, max_words=80

Таким образом, после внесенных изменений итоговый код имеет вид:

import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import pymorphy2
import nltk
from PIL import Image
# импортируем библиотеку numpy для преобразования изображения в массив
import numpy as np
from nltk.tokenize import word_tokenize 
from nltk.corpus import stopwords
stop_words = stopwords.words('russian')

data = pd.read_csv("articles.csv")
text = ' '.join(data['Title'])

text = word_tokenize(text)
lemmatizer = pymorphy2.MorphAnalyzer()

def lemmatize_text(tokens):
    text_new=''
    for word in tokens:
        word = lemmatizer.parse(word)
        text_new = text_new + ' ' + word[0].normal_form
    return text_new
text = lemmatize_text(text)

# загружаем изображение с самолетом и преобразуем в матрицу
cake_mask = np.array(Image.open('plane.jpg'))

# генерируем облако слов
cloud = WordCloud(stopwords=stop_words, mask=cake_mask, contour_width=10, contour_color='#2e3043', background_color='#272d3b', colormap='Set3', max_words=80).generate(text)

# увеличим размер выводимой фигуры
plt.figure(figsize=(9,5))
plt.imshow(cloud)
plt.axis('off')

Отлично! Теперь полученное облако слов выводится в виде симпатичного самолета:

Заключение:

Поздравляю вас с успешно проделанной работой! Мы изучили основной принцип формирования облака слов в Python, подготовили русский текст для формирования корректного облака, а также научились менять цвет и форму облака слов. В итоге у нас получилось 2 вида облаков: стандартное облако в виде прямоугольника, и облако в форме самолета!