python利用jieba wordcloud词云图怎么做

1. 安装jieba和wordcloud库

!pip install jieba
!pip install wordcloud

2. 导入所需库

import jieba
import wordcloud
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

3. 读取文本并使用jieba进行分词

with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()
    
words = jieba.lcut(text) # 使用jieba进行分词

4. 根据词频生成词云图

# 统计词频
word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 1
    else:
        word_counts[word] += 1

# 生成词云图
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='msyh.ttc', # 字体文件路径
    background_color='white', # 背景颜色
    width=800, # 宽度
    height=600, # 高度
    max_words=200, # 最大显示的单词数
    max_font_size=100, # 最大字体大小
    scale=8, # 缩放比例
    random_state=42 # 随机状态
).generate_from_frequencies(word_counts)

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

5. 可以根据需要自定义词云图的形状

# 读取图片
mask = np.array(Image.open('mask.png'))

# 生成词云图
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='msyh.ttc', 
    background_color='white', 
    width=800, 
    height=600, 
    max_words=200, 
    max_font_size=100, 
    mask=mask, # 以图片形状为背景
    contour_width=2, # 设置轮廓线宽度
    contour_color='steelblue', # 设置轮廓线颜色
    random_state=42
).generate_from_frequencies(word_counts)

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

其中，mask.png是自定义的图片，可以是任意形状的图片。