import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录，得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识：", top_10_words)

这段代码的作用是生成一个词云图，并输出该专业师生最迫切需要学习的知识（词频最高的前10个词语）。代码中使用了pandas库来读取和处理Excel文件数据，jieba库进行中文分词，wordcloud库生成词云图，matplotlib库进行图像展示，PIL库进行图片处理。

在代码中，使用`PIL.Image.open()`函数加载了一张名为'basketball.png'的图片作为词云图的形状模板。请确保'basketball.png'文件存在，并且与代码文件在同一目录下。

此外，代码还使用了一些Excel文件（'中间表.xlsx'、'读者信息.xlsx'、'图书目录.xlsx'），请确保这些文件存在并包含正确的数据。

停用词表文件（'停用词表1.txt'、'停用词表2.txt'、'停用词表3.txt'）应该是包含一些常用词语的文本文件，每行一个词语。请确保这些文件存在，并且以UTF-8编码保存。

最后，代码输出了词频最高的前10个词语。请注意，此处涉及到`simhei.ttf`字体文件，确保该字体文件存在并与代码文件在同一目录下。

如果您遇到了任何错误，请提供具体的错误信息以便我更准确地帮助您解决问题。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree

以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree

- pandas是一个数据处理库，用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库，用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库，用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库，提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块，用于实现决策树算法。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter

这是一段导入Python库的代码。具体来说，它导入了Pandas、Numpy、Matplotlib和Counter这四个库。

- `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其命名为pd。
- `import numpy as np`：导入Numpy库，并将其命名为np。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入Matplotlib库中的pyplot模块，并将其命名为plt。
- `from collections import Counter`：从Python标准库中的collections模块中导入Counter类。