用python製作詞云

注意：pil安裝需要使用 pip install pillow 命令

使用jieba.cut()方法可以將一段文字中的中文詞條切割

使用numpy.array()方法把轉化成陣列形式，為最終生成詞云做鋪墊

使用wordcloud()方法設定背景、字型、最多詞數、過濾噪音文字等 例項化

轉化成然後儲存為

from wordcloud import wordcloud  # 詞云庫

import pil.image as image  # 處理庫
import jieba  # 中文文書處理庫
import numpy  # 渲染
stopwords =   # 定義過濾字
# 定義乙個中文的分詞函式
def chinese_word(text):
worldlist_jieba = jieba.cut(text)  # 將文字中的詞條切割開來，生成的是乙個迭代器
wd_space_slipt = " ".join(worldlist_jieba)  # 將分割開來的各個詞語用空格連線起來
return wd_space_slipt  # 返回處理結果
with open("news.txt", encoding="utf-8") as f:  # 開啟文字文件
text = f.read()  # 讀取文件內容
cn_text = chinese_word(text)  # 呼叫中文分詞函式，將中文詞條切割
mask_pic = numpy.array(image.open("china.jpg"))  # 載入
# 生成詞云的核心**，可以指定背景顏色，字型，背景，最多詞數，過濾噪音文字
worldcloud = wordcloud(background_color='white', font_path='simkai.ttf', mask=mask_pic, max_words=3000,
stopwords=stopwords).generate(text)
image = worldcloud.to_image()  # 轉化成
image.show()  # 顯示生成的
worldcloud.to_file("pic.jpg")  # 儲存為檔案

Python 利用wordloud製作詞云

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