wordcloud
使用文本数据创建文字云图
语法
说明
wordcloud(___, 使用一个或多个名称-值对组参量指定其他 Name,Value)WordCloudChart 属性。
wordcloud( 在由 parent,___)parent 指定的图窗、面板或选项卡上创建文字云。
wc = wordcloud(___)WordCloudChart 对象。创建文字云后，使用 wc 修改其属性。有关属性列表，请参阅 WordCloudChart 属性。
注意
Text Analytics Toolbox 扩展了 wordcloud (MATLAB®) 函数的功能。它增加了直接使用字符串数组创建文字云的支持，还支持使用词袋模型、N 元词袋模型和 LDA 主题创建文字云。有关 wordcloud (Text Analytics Toolbox) 参考页，请参阅 wordcloud (Text Analytics Toolbox)。
示例
加载示例数据 sonnetsTable。表 tbl 将单词列表包含在变量 Word 中，将相应的频率计数包含在变量 Count 中。
load sonnetsTable
head(tbl) Word Count
___________ _____
{'''tis' } 1
{''Amen'' } 1
{''Fair' } 2
{''Gainst'} 1
{''Since' } 1
{''This' } 2
{''Thou' } 1
{''Thus' } 1
使用 wordcloud 绘制表数据。将单词和相应的单词大小分别指定为 Word 和 Count 变量。
figure wordcloud(tbl,'Word','Count'); title("Sonnets Word Cloud")
如果您安装了 Text Analytics Toolbox™，则可以直接使用字符串数组创建文字云。有关详细信息，请参阅wordcloud (Text Analytics Toolbox)。如果您没有 Text Analytics Toolbox，则必须手动预处理文本数据。
此示例说明如何通过将纯文本读入字符串数组、进行预处理并传递给 wordcloud 函数，使用纯文本创建文字云。
使用 fileread 函数从莎士比亚的十四行诗中读取文本并将其转换为字符串。
sonnets = string(fileread("sonnets.txt")); extractBefore(sonnets,"II")
ans =
"THE SONNETS
by William Shakespeare
I
From fairest creatures we desire increase,
That thereby beauty's rose might never die,
But as the riper should by time decease,
His tender heir might bear his memory:
But thou, contracted to thine own bright eyes,
Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
Making a famine where abundance lies,
Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
Thou that art now the world's fresh ornament,
And only herald to the gaudy spring,
Within thine own bud buriest thy content,
And tender churl mak'st waste in niggarding:
Pity the world, or else this glutton be,
To eat the world's due, by the grave and thee.
"
将 sonnets 拆分为其元素包含单个单词的字符串数组。要完成此操作，需要删除所有标点字符，将所有字符串元素合并成一个 1×1 字符串，然后在空白字符处进行拆分。然后，删除少于五个字符的单词并将单词转换为小写。
punctuationCharacters = ["." "?" "!" "," ";" ":"]; sonnets = replace(sonnets,punctuationCharacters," "); words = split(join(sonnets)); words(strlength(words)<5) = []; words = lower(words); words(1:10)
ans = 10×1 string
"sonnets"
"william"
"shakespeare"
"fairest"
"creatures"
"desire"
"increase"
"thereby"
"beauty's"
"might"
将 sonnets 转换为分类数组，然后使用 wordcloud 进行绘图。此函数绘制 C 的唯一元素，大小与这些元素的频率计数对应。
C = categorical(words);
figure
wordcloud(C);
title("Sonnets Word Cloud")
通过将纯文本读入一个字符串数组，对其进行预处理并传递给 wordcloud 函数，即可从纯文本创文字云。
使用 fileread 函数从莎士比亚的十四行诗中读取文本并将其转换为字符串。
sonnets = string(fileread('sonnets.txt')); extractBefore(sonnets,"II")
ans =
"THE SONNETS
by William Shakespeare
I
From fairest creatures we desire increase,
That thereby beauty's rose might never die,
But as the riper should by time decease,
His tender heir might bear his memory:
But thou, contracted to thine own bright eyes,
Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
Making a famine where abundance lies,
Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
Thou that art now the world's fresh ornament,
And only herald to the gaudy spring,
Within thine own bud buriest thy content,
And tender churl mak'st waste in niggarding:
Pity the world, or else this glutton be,
To eat the world's due, by the grave and thee.
"
将 sonnets 拆分为其元素包含单个单词的字符串数组。要完成此操作，需要删除所有标点字符，将所有字符串元素合并成一个 1×1 字符串，然后在空白字符处进行拆分。然后，删除少于五个字符的单词并将单词转换为小写。
punctuationCharacters = ["." "?" "!" "," ";" ":"]; sonnets = replace(sonnets,punctuationCharacters," "); words = split(join(sonnets)); words(strlength(words)<5) = []; words = lower(words); words(1:10)
ans = 10×1 string
"sonnets"
"william"
"shakespeare"
"fairest"
"creatures"
"desire"
"increase"
"thereby"
"beauty's"
"might"
查找 sonnets 中的唯一单词并计算它们出现的频率。使用频率计数作为大小数据创建文字云。
[numOccurrences,uniqueWords] = histcounts(categorical(words));
figure
wordcloud(uniqueWords,numOccurrences);
title("Sonnets Word Cloud")
加载示例数据 sonnetsTable。表 tbl 将单词列表包含在变量 Word 中，将相应的频率计数包含在变量 Count 中。
load sonnetsTable
head(tbl) Word Count
___________ _____
{'''tis' } 1
{''Amen'' } 1
{''Fair' } 2
{''Gainst'} 1
{''Since' } 1
{''This' } 2
{''Thou' } 1
{''Thus' } 1
使用 wordcloud 绘制表数据。将单词和相应的单词大小分别指定为 Word 和 Count 变量。要将单词颜色设置为随机值，请将 'Color' 设置为随机矩阵或 RGB 三元组，每一行对应一个单词。
numWords = size(tbl,1); colors = rand(numWords,3); figure wordcloud(tbl,'Word','Count','Color',colors); title("Sonnets Word Cloud")
如果您安装了 Text Analytics Toolbox，则可以直接使用字符串数组创建文字云。如果您没有 Text Analytics Toolbox，则必须手动预处理文本数据。有关如何在没有 Text Analytics Toolbox 的情况下创建文字云的示例，请参阅准备文本数据以创建文字云。
要访问 sonnets.txt 数据集，请使用 openExample 函数打开Create Word Cloud from Text Data (Text Analytics Toolbox)示例。
openExample('textanalytics/CreateWordCloudFromTextDataExample')使用 extractFileText 从 sonnets.txt 中提取文本。
str = extractFileText("sonnets.txt"); extractBefore(str,"II")
ans =
"THE SONNETS
by William Shakespeare
I
From fairest creatures we desire increase,
That thereby beauty's rose might never die,
But as the riper should by time decease,
His tender heir might bear his memory:
But thou, contracted to thine own bright eyes,
Feed'st thy light's flame with self-substantial fuel,
Making a famine where abundance lies,
Thy self thy foe, to thy sweet self too cruel:
Thou that art now the world's fresh ornament,
And only herald to the gaudy spring,
Within thine own bud buriest thy content,
And tender churl mak'st waste in niggarding:
Pity the world, or else this glutton be,
To eat the world's due, by the grave and thee.
"在文字云中显示十四行诗中的单词。
figure wordcloud(str);
输入参数
名称-值参数
以 Name1=Value1,...,NameN=ValueN 的形式指定可选参量对组，其中 Name 是参量名称，Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量之后，但对各个参量对组的顺序没有要求。
在 R2021a 之前，使用逗号分隔每个名称和值，并用引号将 Name 引起来。
示例: 'HighlightColor','red' 将高亮颜色设置为红色。
此处所列的 WordCloudChart 属性只是一部分。有关完整列表，请参阅 WordCloudChart 属性。
要显示的最大单词数，指定为非负整数。软件会显示前 MaxDisplayWords 个出现频率最高的单词。
单词颜色，指定为 RGB 三元组、包含颜色名称的字符向量，或者指定为 N×3 矩阵，其中 N 是 WordData 的长度。如果 Color 是矩阵，则每一行对应于 WordData 中相应单词的 RGB 三元组。
RGB 三元组和十六进制颜色代码对于指定自定义颜色非常有用。
RGB 三元组是包含三个元素的行向量，其元素分别指定颜色中红、绿、蓝分量的强度。强度值必须位于
[0,1]范围内，例如[0.4 0.6 0.7]。十六进制颜色代码是字符向量或字符串标量，以井号 (
#) 开头，后跟三个或六个十六进制数字，范围可以是0到F。这些值不区分大小写。因此，颜色代码"#FF8800"与"#ff8800"、"#F80"与"#f80"是等效的。
此外，还可以按名称指定一些常见的颜色。下表列出了命名颜色选项、等效 RGB 三元组和十六进制颜色代码。
| 颜色名称 | 短名称 | RGB 三元组 | 十六进制颜色代码 | 外观 |
|---|---|---|---|---|
"red" | "r" | [1 0 0] | "#FF0000" |
|
"green" | "g" | [0 1 0] | "#00FF00" |
|
"blue" | "b" | [0 0 1] | "#0000FF" |
|
"cyan" | "c" | [0 1 1] | "#00FFFF" |
|
"magenta" | "m" | [1 0 1] | "#FF00FF" |
|
"yellow" | "y" | [1 1 0] | "#FFFF00" |
|
"black" | "k" | [0 0 0] | "#000000" |
|
"white" | "w" | [1 1 1] | "#FFFFFF" |
|
下表列出了浅色和深色主题中绘图的默认调色板。
| 调色板 | 调色板颜色 |
|---|---|
在 R2025a 之前的版本中: 大多数绘图默认使用这些颜色。 |
|
|
|
您可以使用 orderedcolors 和 rgb2hex 函数获取这些调色板的 RGB 三元组和十六进制颜色代码。例如，获取 "gem" 调色板的 RGB 三元组并将其转换为十六进制颜色代码。
RGB = orderedcolors("gem");
H = rgb2hex(RGB);在 R2023b 之前的版本中: 使用 RGB = get(groot,"FactoryAxesColorOrder") 获取 RGB 三元组。
在 R2024a 之前的版本中: 使用 H = compose("#%02X%02X%02X",round(RGB*255)) 获取十六进制颜色代码。
示例: 'blue'
示例: [0 0 1]
单词高亮颜色，指定为 RGB 三元组或包含颜色名称的字符向量。软件使用此颜色突出显示那些最大的单词。
RGB 三元组和十六进制颜色代码对于指定自定义颜色非常有用。
RGB 三元组是包含三个元素的行向量，其元素分别指定颜色中红、绿、蓝分量的强度。强度值必须位于
[0,1]范围内，例如[0.4 0.6 0.7]。十六进制颜色代码是字符向量或字符串标量，以井号 (
#) 开头，后跟三个或六个十六进制数字，范围可以是0到F。这些值不区分大小写。因此，颜色代码"#FF8800"与"#ff8800"、"#F80"与"#f80"是等效的。
此外，还可以按名称指定一些常见的颜色。下表列出了命名颜色选项、等效 RGB 三元组和十六进制颜色代码。
| 颜色名称 | 短名称 | RGB 三元组 | 十六进制颜色代码 | 外观 |
|---|---|---|---|---|
"red" | "r" | [1 0 0] | "#FF0000" |
|
"green" | "g" | [0 1 0] | "#00FF00" |
|
"blue" | "b" | [0 0 1] | "#0000FF" |
|
"cyan" | "c" | [0 1 1] | "#00FFFF" |
|
"magenta" | "m" | [1 0 1] | "#FF00FF" |
|
"yellow" | "y" | [1 1 0] | "#FFFF00" |
|
"black" | "k" | [0 0 0] | "#000000" |
|
"white" | "w" | [1 1 1] | "#FFFFFF" |
|
下表列出了浅色和深色主题中绘图的默认调色板。
| 调色板 | 调色板颜色 |
|---|---|
在 R2025a 之前的版本中: 大多数绘图默认使用这些颜色。 |
|
|
|
您可以使用 orderedcolors 和 rgb2hex 函数获取这些调色板的 RGB 三元组和十六进制颜色代码。例如，获取 "gem" 调色板的 RGB 三元组并将其转换为十六进制颜色代码。
RGB = orderedcolors("gem");
H = rgb2hex(RGB);在 R2023b 之前的版本中: 使用 RGB = get(groot,"FactoryAxesColorOrder") 获取 RGB 三元组。
在 R2024a 之前的版本中: 使用 H = compose("#%02X%02X%02X",round(RGB*255)) 获取十六进制颜色代码。
示例: 'blue'
示例: [0 0 1]
文字云图的形状，指定为 'oval' 或 'rectangle'。
示例: 'rectangle'
单词的位置布局，指定为非负整数。如果您使用相同的输入重复调用 wordcloud，则每次的单词位置布局都相同。要获得不同的单词位置布局，请使用不同的 LayoutNum 值。
输出参量
提示
Text Analytics Toolbox 扩展了 wordcloud (MATLAB) 函数的功能。它增加了直接使用字符串数组创建文字云的支持，还支持使用词袋模型、N 元词袋模型和 LDA 主题创建文字云。有关 wordcloud (Text Analytics Toolbox) 参考页，请参阅 wordcloud (Text Analytics Toolbox)。
扩展功能
版本历史记录
在 R2017b 中推出
