看起来酷炫的词云，用python轻松实现
“词云”：是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
1.安装相关库
词云库（wordcloud）：pip install wordcloud
词文分割库（jieba）：pip install jieba 详情说明请点击
2.实现源码
from wordcloud import WordCloudimport jiebaimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom PIL import Imagedef get_wordcloud():file_path='./三毛经典语录.txt'background_image_1=np.array(Image.open('./love2.jpg'))background_image_2 = np.array(Image.open('./suoda.jpg'))background_image_3 = np.array(Image.open('./namei.jpeg'))background_image=[background_image_1,background_image_2,background_image_3]with open(file_path,'r',encoding='utf-8') as f:txt=f.read()# jieba.cut 词文分割，返回列表 cut_all=False为精确模式wordlist = jieba.cut(txt, cut_all=False)# 将列表元素以空格拼接起来jieba_txt = " ".join(wordlist)# 用了三张不同的效果图，循环10次 (看着玩。。)i=0while i<10:for image in background_image:# 生成词云wordcloud = WordCloud(font_path=r'C:\Windows\Fonts\msyh.ttc', # 调用系统自带字体(微软雅黑)background_color='white', # 背景色max_words=500, # 最大显示单词数max_font_size=60, # 频率最大单词字体大小mask=image # 自定义显示的效果图).generate(jieba_txt)plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis('off')plt.show()i+=1if __name__ == '__main__':get_wordcloud()
3. 运行结果
原图：
效果图：
参考：/jiangchengzi93812/p/9450455.html
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