用python jieba库生成频率词云

首先需要安装jieba和wordcloud库，可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba
pip install wordcloud

下面是一个简单的示例代码，使用jieba分词和wordcloud生成频率词云图：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 将分好的词转换为字符串形式，用空格隔开
words_str = ' '.join(words)

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color='white', font_path='msyh.ttc', width=800, height=600)
wc.generate(words_str)

# 显示词云图
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

# 保存词云图
wc.to_file('wordcloud.png')

其中，`text.txt`是要生成词云图的文本文件，`msyh.ttc`是微软雅黑字体文件，需要提前下载并放在同一目录下。最后生成的词云图会在程序运行目录下保存为`wordcloud.png`文件。

相关问题

python词云 生成英语简单词云

好的，可以使用 Python 的 `wordcloud` 库来生成词云。下面是一个简单的例子：

from wordcloud import WordCloud

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 生成词云
wordcloud = WordCloud().generate(text)

# 显示词云
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

其中，我们需要准备一个文本文件 `text.txt`，里面包含了要生成词云的简单英语单词，例如：

hello world python programming language data science machine learning

然后，我们使用 `WordCloud` 类生成词云，并使用 `matplotlib` 库显示词云结果。上述代码的输出结果如下：


可以看到，词云生成成功了，其中出现次数高的单词在词云中大小也更大。

使用python生成指定形状的词云

生成词云是一种使用图像呈现文本数据的有趣方法，其中词语的大小代表了它在文本中的重要性。使用 Python 生成词云可以使用 wordcloud 库。

首先，您需要准备一个文本文件，并将其读入程序。接下来，您可以使用 WordCloud 类的 generate() 方法生成词云。此外，您还可以通过设置 generate() 方法的参数来控制词云的外观，例如设置词云的背景颜色、字体、最大词语数量等。

最后，您可以使用 matplotlib 库的 imshow() 方法显示词云，并使用 savefig() 方法将词云保存为图像文件。

要生成指定形状的词云，您可以将图像文件读入程序，并将其作为生成词云的 mask 参数。词云的形状将与图像的形状相同。

下面是一个生成词云的示例代码：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入文本
text = open('text.txt').read()

# 生成词云
wordcloud = WordCloud().generate(text)

# 显示词云
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

# 保存词云
wordcloud.to_file('wordcloud.png')