博客

准备工作：

• txt格式的词云文本素材
• wordcloud（词云）、jieba（中文分词）、numpy（数组处理）、PIL（读取图片）4个库。

没有安装的话需要在cmd里pip install 一下，使用jupyter也可以在Anaconda Powershell Prompt 里安装。

在正常下载完jieba(pip install jieba)、PIL（pip install pillow)、numpy库后，pip install wordcloud 报错是我遇见的第一个问题。

更新pip，通过镜像下载均不行，查找一番资料后，发现可以通过

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

选择合适的版本下载whl文件，如图

在cmd里pip install wheel,成功后进入下载好文件的所在路径pip install 文件名，或者pip install 全路径文件名。成功后可以打开pycharm➡file➡setting➡python interpreter查看其是否存在来进行检验。

在所有准备工作做好后，正式开始我们的词云制作。

import wordcloud
import numpy
from PIL import Image
import jieba

pic = Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\computer.PNG","r") #背景图
pic = numpy.array(pic)
w = wordcloud.WordCloud(mask=pic)

# 构建并配置词云对象w，scale参数，提高清晰度
w = wordcloud.WordCloud(width=1000,
                        height=700,
                        background_color='white',
                        font_path=r'D:\Ziti\FZHLJW.TTF',
                        mask=pic,
                        scale=15)

# 对来自外部文件的文本进行中文分词，得到string
f = open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\work.txt","r",encoding = 'utf-8')
txt = f.read()
txtlist = jieba.lcut(txt) #精确模式，每个词只用一遍，没有冗杂词汇，利用 jieba 将文本 txt 进行分词、并形成一个列表传递给变量 txtlist
jieba.suggest_freq(('大数据'), True) #输出分词结果后发现大数据被分为了大和数据两个词，调整词典使其不被分开
string = " ".join(txtlist)#利用字符串的 .join 方法将列表重新转换成字符串

# 将string变量传入w的generate()方法，给词云输入文字
w.generate(string)

# 将词云图片导出到当前文件夹
w.to_file('ciyun_pic.png')

背景图是一个打开的笔记本电脑，导出的图片如下所示。