【写在前面】

先放效果图

在学习Python的过程中，发现制作一个词云图看以来既有趣又实用，故作此博客来记录一下制作词云图的过程。希望以后做PPT的时候能用上（狗头

一、准备工作

1.1 在cmd中下载以下第三方库

pip install wordcloud  # wordcloud是优秀的词云展示第三方库
pip install numpy  # 用来处理图片，将图片转化成numpy数组
pip install jieba  # jieba库是重要的第三方中文分词函数库
pip install matplotlib  # 用matplotlib来绘制词云图
pip install Pillow  # PIL是python的图像处理库，能处理几乎所有的图片格式

1.2 在这个实例中用到的图片 1.jpg ，用来描绘词云图的形状。此外还要准备一个txt文件，词云图的分词从此txt中提取。

sanguo_txt.rar

二、代码

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
from PIL import Image
import jieba
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def Draw_wordcloud(text_fromFile):
    list_aftJieba = jieba.cut(text_fromFile)
    ls_spaceSplit = " ".join(list_aftJieba)
    sw = set(STOPWORDS)
    sw.add("ok")

    mask = np.array(Image.open(r\'F:\1.jpg\'))  # 选择图片

    my_wordcloud = WordCloud(
        font_path = r\'F:\SourceHanSerifCN-Medium.otf\',  # 设置字体格式
        background_color = "white",
        mask = mask,
        max_words = 200,
        max_font_size = 100,
        stopwords = sw,
        scale = 8
        ).generate(ls_spaceSplit)
  
    "显示词云图"
    plt.imshow(my_wordcloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()

    "保存词云图"
    my_wordcloud.to_file(\'result.jpg\')

if __name__ == "__main__":
    with open("sanguo.txt","rb") as f:
        text_fromFile = f.read()
    Draw_wordcloud(text_fromFile)

三、代码分析

jieba.cut()：对txt文章进行分词，返回generator，要将它转化为字符串。

STOPWORDS集合：停用词可以过滤掉不想要的单词，这里直接把STOPWORDS作为wordcloud的参数来使用，另外还可以自己写代码来过滤停用词

numpy.array()：将打开的照片转化为数组，而后将它传入到wordcloud的mask参数

wordcloud各参数的意义：官方文档：wordcloud.WordCloud

generate()：将字符串传入此方法即可生成词云图

imshow()、axis(“off”)、show()：显示词云图，但不显示坐标

to_file()：保存词云图

参考链接：amueller/word_cloud(github项目)