用jupyter完成淄博高质量创新型城市建设文件的词云

首先，需要安装以下依赖库：

- jieba
- wordcloud
- matplotlib

可以使用以下命令进行安装：

!pip install jieba wordcloud matplotlib

接下来，需要读取淄博高质量创新型城市建设文件的文本内容，并使用 jieba 进行分词。代码如下：

import jieba

# 读取文件内容
with open('淄博高质量创新型城市建设文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

然后，使用 wordcloud 生成词云。代码如下：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 统计词频
word_freq = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(word_freq)

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

其中，`font_path` 参数指定字体文件路径，`background_color` 参数指定背景色。

最后，将生成的词云保存为图片。代码如下：

wordcloud.to_file('淄博高质量创新型城市建设文件词云.png')

完整代码如下：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件内容
with open('淄博高质量创新型城市建设文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_freq = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(word_freq)

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

# 保存词云
wordcloud.to_file('淄博高质量创新型城市建设文件词云.png')