使用kennycason.kumo.WordCloud For JAVA 制作词云图

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用kennycason.kumo.WordCloud For JAVA 制作词云图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

第三方官网参考:https://kennycason.com/posts/2014-07-03-kumo-wordcloud.html  

前言
当我们想要对文本数据进行可视化分析时,词云是一个强大的工具,可以帮助我们直观地理解文本中的关键词和频率。在本文中,我们将介绍如何使用Java编写一个简单的词云生成程序,并用它分析一段示例文本。

生成词云图效果展示:

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一、什么是词云?

词云是一种可视化工具,用于显示文本数据中的关键词,并根据关键词的频率和重要性将它们呈现为视觉效果。通常,出现频率较高的关键词会以较大的字体大小显示,而出现频率较低的关键词会以较小的字体大小显示,从而帮助我们快速了解文本数据的主要内容。

二、使用Java生成词云

我们将使用Java中的一些库来生成词云。首先,确保你的项目中包含以下库的依赖:

一:添加POM文件

		<!-- 词云 -->
		<dependency>
			<groupId>com.kennycason</groupId>
			<artifactId>kumo-core</artifactId>
			<version>1.27</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.kennycason</groupId>
			<artifactId>kumo-tokenizers</artifactId>
			<version>1.27</version>
		</dependency>

 二:词云图方法生成

import cn.hutool.core.lang.UUID;
import com.kennycason.kumo.CollisionMode;
import com.kennycason.kumo.WordCloud;
import com.kennycason.kumo.WordFrequency;
import com.kennycason.kumo.bg.CircleBackground;
import com.kennycason.kumo.font.KumoFont;
import com.kennycason.kumo.image.AngleGenerator;
import com.kennycason.kumo.nlp.FrequencyAnalyzer;
import com.kennycason.kumo.nlp.tokenizers.ChineseWordTokenizer;
import com.kennycason.kumo.palette.LinearGradientColorPalette;
import com.kennycason.kumo.placement.RectangleWordPlacer;
import com.*.*.bigdata.dto.GxyItemData;
import com.*.*.bigdata.entity.SchoolGeneralDataEntity;
import com.*.*.bigdata.utils.AutoReport.CreateSchoolReportV4;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.system.ApplicationHome;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.ResourceLoader;
import java.awt.*;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.lang.reflect.Field;
import java.net.URL;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.*;
import java.util.List;

/**
 * ClasseName: WordCloud
 *
 * @Author: 李指导
 * @Create: 2024/01/09 - 12:44
 * @Version: v1.0
 * Description: 通过com.kennycason生成词云图
 **/
public class WordCloudUtils {
    private static final Logger logger= LoggerFactory.getLogger(WordCloudUtils.class);

    public static final String PATH = "src/main/resources/image/";
        public static void main(String[] args) throws IOException, IllegalAccessException {
            //GxyItemData 为我自己的对象 这里可以根据实际情况切换
            List<GxyItemData> list = new ArrayList<>();
            GxyItemData data = new GxyItemData();

            data.setName("张三");
            data.setName2("一年级");
            data.setValue2("25");
            data.setValue1("100");
            data.setValue4(new double[] {100});
            GxyItemData data2 = new GxyItemData();

            data2.setName("李四");
            data2.setName2("二年级");
            data2.setValue2("74");
            data2.setValue1("200");
            data2.setValue4(new double[] {100});
            GxyItemData data3 = new GxyItemData();

            data3.setName("王五");
            data3.setName2("三年级");
            data3.setValue2("60");
            data3.setValue1("300");
            data3.setValue4(new double[] {100});
            list.add(data);list.add(data2);list.add(data3);


            GxyItemData dataa = new GxyItemData();

            dataa.setName("马六");
            dataa.setName2("一年级");
            dataa.setValue2("45");
            dataa.setValue1("220");
            dataa.setValue4(new double[] {100});
            GxyItemData dataa2 = new GxyItemData();

            dataa2.setName("九七");
            dataa2.setName2("二年级");
            dataa2.setValue2("14");
            dataa2.setValue1("1200");
            dataa2.setValue4(new double[] {100});
            GxyItemData dataa3 = new GxyItemData();

            dataa3.setName("勾八");
            dataa3.setName2("三年级");
            dataa3.setValue2("40");
            dataa3.setValue1("2100");
            data.setValue4(new double[] {100});
            list.add(dataa);list.add(dataa2);list.add(dataa3);

            WordCloudUtils wordCloudUtils =new WordCloudUtils();
            wordCloudUtils.createWordCountPic(list);
        }
    /**
     * 制作词云图方法
     * **/
    public  String createWordCountPic(List<GxyItemData> list) throws IOException {
        //是一个用于分析文本中词频的工具类
        FrequencyAnalyzer frequencyAnalyzer = new FrequencyAnalyzer();
        //设置要返回的词频数量,这里设置为 600
        frequencyAnalyzer.setWordFrequenciesToReturn(600);
        //设置词的最小长度,这里设置为 2,表示忽略长度小于 2 的词。
        frequencyAnalyzer.setMinWordLength(2);
        //设置词的分词器,这里使用了中文的分词器 ChineseWordTokenizer,用于将中文文本拆分成单个词语。
        frequencyAnalyzer.setWordTokenizer(new ChineseWordTokenizer());
        // 可以直接从文件中读取
        List<WordFrequency> wordFrequencies = new ArrayList<>();
        // 用词语来随机生成词云
        Collections.sort(list, Comparator.comparing(GxyItemData::getValue2).reversed());
        //这里换成自己对象当中的参数,name和value
        list.forEach(c->{
            wordFrequencies.add(new WordFrequency(c.getName(),Integer.parseInt(c.getValue2())));
        });
        //设置图片分辨率
        Dimension dimension = new Dimension(300, 300);
        //此处的设置采用内置常量即可,生成词云对象
        WordCloud wordCloud = new com.kennycason.kumo.WordCloud(dimension, CollisionMode.PIXEL_PERFECT);
        //词频的背景为白色
        wordCloud.setBackgroundColor(Color.WHITE);
        //调节词云的稀疏程度,越高越稀疏
        wordCloud.setPadding(0);
        //字号的大小范围,最小是多少,最大是多少
        //wordCloud.setFontScalar(new LinearFontScalar(10, 200));
        //设置词云显示的三种颜色,越靠前设置表示词频越高的词语的颜色
        //wordCloud.setColorPalette(new ColorPalette(15));
        wordCloud.setColorPalette(new LinearGradientColorPalette(new Color(90,174,243), new Color(251,110,108), new Color(254,182,77), 30, 30));
        // 设置字体 //此处不设置会出现中文乱码 字体设置为仿宋
        wordCloud.setKumoFont(new KumoFont(new Font("楷体", Font.BOLD, 25)));
        // 设置偏转角,角度为0时,字体都是水平的
        wordCloud.setAngleGenerator(new AngleGenerator(2,2,2));
        wordCloud.setBackground(new CircleBackground(100));
        wordCloud.build(wordFrequencies);
        //生成词云图路径
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        String hexString = uuid.toString().replace("-", "").substring(0,32);

        //获取编译路径,这里运行后会写到改目录下,可以自定义一个目录,
        String targetPath = "./output/";
        //String targetPath = this.getClass().getResource("/").getPath()
        String path = targetPath+hexString+".png";

        // windows目录符号 \\  , 提交到linux 要改成 //
        File filePath = new File(targetPath+File.separator);
        if(!filePath.exists()){
            filePath.mkdirs();
        }
        wordCloud.writeToFile(path);
        return path;
    }

}

三:测试运行结果:

使用kennycason.kumo.WordCloud For JAVA 制作词云图,JAVA,java,词云图,kennycason,WordCloud,数据字典生产运行结果:

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可以单独设置纬度高的词语颜色,字体稀疏度和字体的旋转角度, 都在代码当中,如果有比较好的修改建议,可以评论区留言,一起学习文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-811829.html

到了这里,关于使用kennycason.kumo.WordCloud For JAVA 制作词云图的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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