plt.imshow(wc) plt.axis("off") plt.savefig(f'评论词云图.png',dpi = 200) plt.show()

这个代码段的作用是生成并保存一张名为“评论词云图.png”的图片，并在屏幕上显示出来。具体的步骤如下：

1. `plt.imshow(wc)`：用matplotlib库显示名为`wc`的词云图像。
2. `plt.axis("off")`：隐藏图像的坐标轴。
3. `plt.savefig(f'评论词云图.png',dpi = 200)`：将图像保存在当前工作目录下，文件名为“评论词云图.png”，分辨率为200dpi。
4. `plt.show()`：显示图像在屏幕上。

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txt = " ".join(allwords_clean1) wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white", max_words=1000, max_font_size=300, min_font_size=10, random_state=42, collocations=False, width=800, height=800, margin=2, ) wc.generate(txt) # 绘制词云图并保存 plt.figure(dpi=200) plt.imshow(wc, interpolation='catrom',vmax=1000) plt.axis("off") # 隐藏坐标 plt.rcParams['figure.dpi'] = 600 plt.savefig('店铺词云.png') 代码解析

这段代码是用来生成词云图的。首先，使用`" ".join(allwords_clean1)`将清洗后的文本数据连接成一个字符串，每个单词之间用空格分隔。

然后，创建一个`WordCloud`对象，指定了一些参数，包括字体路径、背景颜色、最大词数、最大字体大小、最小字体大小等。

接下来，调用`generate`方法，将文本数据传入生成词云图。

最后，使用`plt`模块绘制词云图，并保存为图片文件。其中，`dpi=200`设置图像分辨率，`interpolation='catrom'`指定插值方法，`vmax=1000`设置最大显示值。

注意：这段代码需要导入相应的库，如`matplotlib.pyplot`和`wordcloud`。并且需要提前准备好字体文件"simhei.ttf"。

# 词云可视化 txt = " ".join(allwords_clean_dist) #将list转成str，便于词云可视化 ke_mask=np.array(Image.open("D:\python练习\背景图片.jpg")) # Image.open("data/mask.png") wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color="white", max_words=1000, max_font_size=100, min_font_size=5, random_state=42, collocations=False, mask=ke_mask, width=1000,height=800,margin=2, ) wc.generate(txt) plt.figure(dpi=200) plt.imshow(wc, interpolation='catrom',vmax=1000) plt.axis("off") #隐藏坐标 plt.rcParams['figure.dpi'] = 600 plt.savefig('关键词词云.png') 代码分析

这段代码是用来进行词云可视化的。首先，将`allwords_clean_dist`列表转换为字符串`txt`，以便进行词云可视化。然后，使用`np.array`函数打开背景图片，并赋值给`ke_mask`变量作为词云的遮罩。接下来，创建一个`WordCloud`对象`wc`，设置词云的参数，如字体路径、背景颜色、最大词数、最大字体大小、最小字体大小等。同时，还可以设置随机种子、是否考虑词组、词云遮罩的形状、词云的宽度、高度和边距等。然后，调用`generate`方法生成词云。最后，使用`plt.imshow`函数显示词云图像，并通过`plt.axis("off")`隐藏坐标轴。最后将词云保存为图片。

关于代码的分析就是以上所述，没有更多的具体信息可以提供。