Python可视化之词云

话不多说，直接上代码：

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

data=[]#存储原始数据
stopword={}#停用词
words={}#存储词汇:词频对
with open("雪中悍刀行.txt", 'r', encoding='utf-8') as file1:
    data=file1.readlines()
with open("cn_stopwords.txt", 'r', encoding='utf-8') as file2:
    stopword = {line.strip() for line in file2}

#对文章分词
data=''.join(data)
data=data.replace(r'n','')
data=jieba.cut(data,cut_all=False)#可选择分词模式

#统计词频
for item in data:
    if len(item)>2:
        if not words.__contains__(item):
            words[item]=1
        else:
            words[item]+=1
            
#导入绘制词云的图片，也可不添加使用默认值，之后初始化词云就不必设置mask属性
img=Image.open(r"heart.jpg")
img=np.array(img)

#初始化词云
my_wordcolud=WordCloud(
    background_color='white',#背景颜色
    max_words=40,#关键词个数
    font_path=r"D:pyprojectbigdatadataSourceHanSansSC-VF.ttf",#字体格式，绘制中文词云需要用到
    mask=img,#图片模板
    width=1000,
    height=1000
).generate_from_frequencies(words)
plt.figure(figsize=(18,16))
plt.imshow(my_wordcolud)
plt.axis('off')
plt.show()#展示词云
my_wordcolud.to_file(r'词云.jpg')#保存词云

结果展示：

这里只是分词后简单统计词频，所以结果仅供参考，如果需要代码中停用词表、图片、字体的，评论留下邮箱即可。
以上。