def get_img(field,targetImgSrc,resImgSrc): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select {field} from jobinfo" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i,item in enumerate(data): text += item[0] cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)解释代码

这是一个 Python 函数，用于生成词云图片，具体流程如下：

1. 连接 MySQL 数据库，查询 `jobinfo` 表中的指定字段（`field` 参数）。
2. 将查询结果拼接成一个字符串 `text`。
3. 使用 jieba 库对字符串进行中文分词，得到分词后的字符串 `string`。
4. 打开指定的遮罩图片（`targetImgSrc` 参数），将其转化为列表 `img_arr`。
5. 使用 WordCloud 库生成词云对象 `wc`，并将分词后的字符串 `string` 作为输入，生成词云。
6. 使用 Matplotlib 库绘制词云图片并保存到指定路径（`resImgSrc` 参数）。

需要注意的是，该函数依赖于 jieba、Pillow、numpy、wordcloud 和 matplotlib 等库，需要先安装这些库才能正常运行。另外，该函数的实现还涉及到 MySQL 数据库的连接和查询操作，需要根据实际情况进行配置。

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def get_addressCompanyTags_img(targetImgSrc,resImgSrc,addrress): con = connect(host='localhost', user='root', password='root', database='boss', port=3306, charset='utf8mb4') cursor = con.cursor() sql = f"select companyTags from jobinfo where address = {addrress}" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() text = '' for i, item in enumerate(data): tags = json.loads(item[0]) for j in tags: text += j cursor.close() con.close() # 分词 cut = jieba.cut(text) string = ' '.join(cut) print(string) # 图片 img = Image.open(targetImgSrc) # 打开遮罩图片 img_arr = np.array(img) # 将图片转化为列表 wc = WordCloud( background_color='white', mask=img_arr, font_path='STHUPO.TTF' ) wc.generate_from_text(string) # 绘制图片 fig = plt.figure(1) plt.imshow(wc) plt.axis('off') # 不显示坐标轴 # 显示生成的词语图片 # plt.show() # 输入词语图片到文件 plt.savefig(resImgSrc, dpi=500)有数据分析吗？具体是哪几行

这段代码是一个生成词云图的函数，它将从数据库中查询出符合地址要求的公司标签，将这些标签进行分词处理并生成词云图。

具体的数据分析包括：

第4行的SQL查询语句，是用来从数据库中获取符合地址要求的公司标签的。

第7-14行的代码，使用了一个for循环遍历查询得到的所有标签，并将它们拼接成一个字符串，这个字符串最终会被用于生成词云图。

第18-27行的代码，使用了Python的词云库WordCloud和PIL库对字符串进行处理和绘图，生成词云图并保存到文件中。

总体来说，这段代码主要用于数据处理和可视化，没有涉及到更深入的数据分析。