python生成具有特色的词云

Python有很多第三方库可以用于生成词云，其中最常用的就是wordcloud库。下面是一个简单的例子，演示如何使用wordcloud库生成具有特色的词云。

首先，需要安装wordcloud库：

pip install wordcloud

然后，准备好要生成词云的文本文件。这个例子使用了一篇名为"The Yellow Wallpaper"的小说，可以在网上找到文本文件。

接下来，编写Python代码：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 创建停用词列表，排除一些无用的高频词
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("said")
stopwords.add("will")

# 创建WordCloud对象
wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, stopwords=stopwords)

# 生成词云
wc.generate(text)

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

代码解析：

- 第1行导入WordCloud和STOPWORDS两个类；
- 第2行导入matplotlib.pyplot；
- 第5-7行读取文本文件，将其存储到变量text中；
- 第10-12行创建停用词列表，用于排除一些无用的高频词，比如"the"、"and"等；
- 第15行创建WordCloud对象，设置背景颜色为白色，最多生成2000个词云，排除停用词；
- 第18行生成词云；
- 第21-23行显示词云。

运行以上代码，会生成一个具有特色的词云图像，如下所示：


可以看到，词云图像中出现了许多小说中的关键词，比如"wallpaper"、"woman"、"John"等。这个例子还使用了一些额外的设置，比如背景颜色、停用词等，可以根据需要进行修改。