### 词云--【文本】 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator ## 连接全文的词 "/".join(np.concatenate(Red_df.cutword)) ## width=1800, height=800 设置图片大小 wlred = WordCloud(font_path=r"C:/Windows/Fonts/STFANGSO.TTF", margin=2, width=800,height=200 ).generate("/".join(np.concatenate(Red_df.cutword))) plt.imshow(wlred) plt.axis("off") plt.show()

这段代码的作用是生成一个红色主题的词云图，具体解释如下：

1. 导入WordCloud和ImageColorGenerator模块，用于生成词云图和设置图片颜色。

2. 利用numpy模块中的concatenate函数将Red_df数据框中的分词结果合并为一个字符串，用"/"分隔每个单词。

3. 利用WordCloud函数生成一个词云图对象，其中设置字体路径为"C:/Windows/Fonts/STFANGSO.TTF"，边缘宽度为2，图片大小为800x200，生成的词云图对象命名为wlred。

4. 利用imshow函数显示词云图，利用axis函数关闭坐标轴显示。

5. 利用show函数显示生成的词云图。

相关问题

np.concatenate axis=-1

np.concatenate(axis=-1)是numpy中的一个函数，用于将多个数组沿着最后一个维度拼接起来。也就是说，如果有多个形状相同的数组，它们的最后一个维度的长度相同，那么可以使用np.concatenate(axis=-1)将它们拼接成一个形状更大的数组。其中，axis=-1表示沿着最后一个维度进行拼接。

np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w)

`np.concatenate`函数用于将多个数组沿指定轴连接在一起。在这个特定的情况下，`np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))`用于将两个数组连接成一个新的数组，以构成约束条件函数的返回值。

在这里，`w - upper_bound`表示将向量`w`的每个分量与`upper_bound`相减，得到一个新的数组。`lower_bound - w`表示将`lower_bound`与向量`w`的每个分量相减，得到另一个新的数组。然后，使用`np.concatenate`将这两个数组连接在一起，形成一个包含所有约束条件的数组。

这样做的目的是构建一个满足约束条件的向量，在这个向量中，每个分量都满足对应的约束条件。

请注意，这里假设`w`、`upper_bound`和`lower_bound`都是NumPy数组。确保它们的维度和尺寸是匹配的，以确保正确地进行相减和连接操作。

希望这样解释清楚了这一部分，请根据您的实际问题和约束条件进行适当调整和修改。