python人物词云分析代码60排

好的，以下是一个60行的Python人物词云分析代码示例：

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

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

# 中文分词
words = jieba.cut(text)

# 统计每个人物名字出现的频率
name_freq = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 过滤掉单个字的词语
        if word in name_freq:
            name_freq[word] += 1
        else:
            name_freq[word] = 1

# 生成词云图
mask = np.array(Image.open('mask.jpg'))
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', mask=mask)
wc.generate_from_frequencies(name_freq)

# 可视化展示词云图
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

# 保存词云图
wc.to_file('wordcloud.png')

这个代码示例中，我们首先使用jieba库对文本数据进行中文分词，然后统计每个人物名字出现的频率，并生成词云图。为了让词云图的形状更加丰富，我们使用了一个自定义的蒙版（mask）图片。最后，我们将生成的词云图可视化展示出来，并保存到本地文件中。需要注意的是，我们在生成词云图时指定了字体路径和背景颜色，根据需要可以进行相应的调整。