wordcloud = WordCloud(background_color='white',font_path='simhei.ttf').generate_from_frequencies(dict_)

这段代码创建了一个基于词频的词云图，其中：

- `WordCloud()` 是用于创建词云图的函数。
- `background_color='white'` 设置词云图的背景色为白色。
- `font_path='simhei.ttf'` 指定词云图中的字体为“黑体”。
- `generate_from_frequencies(dict_)` 是根据传入的字典数据生成词云图，其中字典的键为词语，值为该词语在文本中的出现次数。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\刘明源\PycharmProjects\pythonProject\1_词云图.py", line 19, in <module> wordcloud = WordCloud(font_path="SimHei.ttf", width=800, height=400, background_color='white').generate(text_data) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\wordcloud\wordcloud.py", line 639, in generate return self.generate_from_text(text) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\wordcloud\wordcloud.py", line 621, in generate_from_text self.generate_from_frequencies(words) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\wordcloud\wordcloud.py", line 453, in generate_from_frequencies self.generate_from_frequencies(dict(frequencies[:2]), File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\wordcloud\wordcloud.py", line 508, in generate_from_frequencies box_size = draw.textbbox((0, 0), word, font=transposed_font, anchor="lt") File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\PIL\ImageDraw.py", line 657, in textbbox bbox = font.getbbox( AttributeError: 'TransposedFont' object has no attribute 'getbbox'

这个错误是由于在词云生成过程中使用的字体对象上调用了`getbbox`方法，而该方法在`TransposedFont`类中未定义所导致的。

根据您提供的代码，问题出现在使用`WordCloud`库生成词云图时指定了字体文件`SimHei.ttf`。可能的解决方法是：

1. 确保您的字体文件`SimHei.ttf`存在且完整。您可以尝试重新下载或使用其他可用的字体文件。

2. 检查您的代码是否正确指定了字体文件路径。确保路径名称和文件扩展名正确，并且文件位于指定的位置。

3. 尝试使用其他字体文件进行测试，看是否仍然出现相同的错误。这将有助于确定问题是否与特定字体文件有关。

4. 如果问题仍然存在，可以尝试更新或重新安装`WordCloud`库和相关依赖库，以确保使用的是最新版本。

如果以上方法都无法解决问题，请提供更多的代码和相关信息，以便我能够更好地帮助您解决该问题。

wordcloud公文词云图

### 如何使用 WordCloud 生成公文词云图

为了生成与公文相关的词云图，可以利用 `wordcloud` 库中的 `WordCloud()` 函数并结合自然语言处理技术对文档进行预处理。以下是具体实现方法：

#### 数据准备
首先加载待分析的公文文本文件，并读取其内容作为字符串变量。

with open('official_documents.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

#### 文本清理和分词
接着需要对原始文本做必要的清理工作去除无关字符；之后采用合适的中文分词工具（如 jieba）将其分割成词语列表形式以便后续统计频率分布情况[^2]。

import re
import jieba

# 清洗文本
cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

# 中文分词
segmented_words = list(jieba.cut(cleaned_text))

#### 去除停用词
引入自定义或现成的停用词表过滤掉常见无意义词汇以提高最终呈现效果的质量[^3]。

import pandas as pd

stopwords_df = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, sep='\t', quoting=3, names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords_set = set(stopwords_df['stopword'].tolist())

filtered_words = [word for word in segmented_words if word not in stopwords_set and len(word)>1]

#### 构建词频字典
计算各单词出现次数形成键值对结构供绘图组件调用。

from collections import Counter

word_counts = dict(Counter(filtered_words))

#### 绘制词云图像
最后设置好各项参数实例化对象传入上述整理好的数据源即可得到一张美观直观反映主题特征的可视化图表[^1]。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf',
               background_color="white",
               max_words=200,
               width=800,
               height=400).generate_from_frequencies(word_counts)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()