# 正面情感词词云 freq_pos = posdata.groupby(by=['word'])['word'].count() freq_pos = freq_pos.sort_values(ascending=False) backgroud_Image=plt.imread('pl.jpg') wordcloud = WordCloud(font_path="simhei.ttf", max_words=100, background_color='white', mask=backgroud_Image) pos_wordcloud = wordcloud.fit_words(freq_pos) plt.imshow(pos_wordcloud) plt.axis('off') plt.show()，在运行这段python代码时，出现报错：AttributeError: 'ImageDraw' object has no attribute 'textbbox'。如何解决

这个错误通常是由于 Pillow 库版本的问题引起的。尝试将 Pillow 库更新到最新版本，可以使用以下命令在终端中更新：

pip install --upgrade Pillow

如果更新后还是出现相同的错误，可以尝试使用旧版本的 Pillow 库，例如使用 6.2.2 版本：

pip install Pillow==6.2.2

然后再运行代码看看是否能够解决问题。

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# 正面情感词词云 freq_pos = posdata.groupby(by=['word'])['word'].count() freq_pos = freq_pos.sort_values(ascending=False) backgroud_Image=plt.imread('pl.jpg') wordcloud = WordCloud(font_path="C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF", max_words=100, background_color='white', mask=backgroud_Image) pos_wordcloud = wordcloud.fit_words(freq_pos) plt.imshow(pos_wordcloud) plt.axis('off') plt.show()

这段代码是用来生成正面情感词的词云图，其中使用了Python中的Pandas、Matplotlib和WordCloud库。首先通过groupby函数对正面情感词进行分组统计，然后排序得到频率最高的前100个词。接下来设置词云图的参数，包括字体、最大词数、背景颜色和形状等。最后通过fit_words函数生成词云图，并用imshow和axis函数显示出来。

pos_wordcloud = wordcloud.fit_words(freq_pos)

这句代码是用来生成正面情感词的词云图的。具体来说，它使用了Python的wordcloud库中的fit_words()函数来生成词云图。fit_words()函数需要一个字典作为参数，其中键为词语，值为该词语在文本中出现的频率。在这里，freq_pos是一个包含正面情感词频率的字典。fit_words()函数会根据词语的频率和一些其他参数（如字体大小、颜色等），生成一个词云图，最后将其赋值给变量pos_wordcloud。生成的词云图展示了正面情感词在文本中的分布情况，可以帮助我们更直观地了解文本的情感倾向。