python词云图生成脚本

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只需要输入txt文档所在路径，就可以输出词云图，词云图图形可自定义。
停用词库需要自己下载，作用是分词更准确。
mask遮罩图片需要自己搞一张，弄一张椭圆的图片，必须背景色是白色，那么词云图输出就是椭圆。

mask.png

代码

#coding=utf-8#@Time : 2020/11/14 22:16
#@Author :java川
#@File : 词云图
#@Software: PyCharm
## 包的作用
import timeimport jieba  #分词
from wordcloud import WordCloud  #词云
from PIL import Image   #图片处理
import numpy as np  #将图片变成数组
import collections  #计数器
from matplotlib import pyplot as plt  #绘图def cut_word(text):#分词：cut_all=False：精确模式 HMM=True：使用隐式马尔科夫cut = jieba.cut(text,cut_all=False,HMM=True)object_list = []#读取停用词with open("stop_word.txt", 'r', encoding='UTF-8') as meaninglessFile:stopwords = set(meaninglessFile.read().split('\n'))stopwords.add(' ')#如果单词不在停用词里，则添加for word in cut:if word not in stopwords:object_list.append(word)#collections.Counter 计数器，统计单词个数word_counts = collections.Counter(object_list)print(word_counts)return word_counts#生成词云图保存
def get_cloud(word_counts):#遮罩图:必须是白底的img = Image.open('mask.png')img_array = np.array(img)  #将图片变为数组wc = WordCloud(background_color = 'white', # 背景颜色mask = img_array,  #遮罩图片relative_scaling=0.3, #字体关联度max_font_size = 40,height=400,width=1000,max_words=150, #字体数量显示font_path='msyh.ttc',#字体格式)wc.generate_from_frequencies(word_counts,150)  #生成词云图fig = plt.figure(1)plt.imshow(wc)  # 显示词云plt.axis('off') # 关闭坐标wc.to_file(r"C:\Users\MI\Desktop\词云图{}javachuan.png".format(str(int(time.time()))))#调整边框#plt.subplots_adjust(top=0.99, bottom=0.01, right=0.99, left=0.01, hspace=0, wspace=0)#保存图片  plt 绘图保存 不高清# plt.savefig(r'C:\Users\MI\Desktop\词云图{}javachuan.png'.format(str(int(time.time()))),dpi=600)plt.show()def main():print("\n*********建议直接拖拽txt文档到黑框**********\n")path = str(input("请输入 txt 文档路径："))try:with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f:text = f.read()except:print(" ---------------文档路径 {} 不存在！！！---------------- ".format(path))main()word_counts = cut_word(text)get_cloud(word_counts)if __name__ == '__main__':main()

结果图：

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