画出词频统计后的词云图

很抱歉，作为一个文本AI模型，我无法直接绘制词云图。但我可以提供一些Python代码来生成词云图，供您参考：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入文本
text = "这里是需要生成词云图的文本"

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud().generate(text)

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

您需要将“这里是需要生成词云图的文本”替换为您想要生成词云图的文本内容。另外，您需要安装WordCloud和matplotlib库才能运行此代码。

相关问题

画出词频统计后有背景的词云图

好的，以下是一个简单的Python代码来生成具有背景的词云图：

from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

# 读入文本
text = "这里是需要生成词云图的文本"

# 读入背景图片
background_image = np.array(Image.open("background.jpg"))

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(background_color="white", mask=background_image, font_path="font.ttf").generate(text)

# 根据背景图片生成颜色
image_colors = ImageColorGenerator(background_image)

# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()

需要注意的几点：

1. "这里是需要生成词云图的文本"需要替换为您想要生成词云图的文本内容；
2. "background.jpg"需要替换为您想要作为背景的图片路径；
3. "font.ttf"需要替换为您想要使用的字体路径。

希望这个代码可以帮到您！

统计完词频后，如何画词云图python代码

生成词云需要用到`wordcloud`库和`matplotlib`库，具体实现流程如下：

1. 安装`wordcloud`库和`matplotlib`库

!pip install wordcloud
!pip install matplotlib

2. 读取文本并进行分词

import jieba

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
words = jieba.cut(text)

3. 统计词频并生成词云

from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 生成词云
wc = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', font_path='simhei.ttf')
wc.generate_from_frequencies(word_counts)

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

其中，`width`和`height`参数表示词云图的宽度和高度，`background_color`参数表示词云图的背景颜色，`font_path`参数表示词云图所使用的字体文件路径。