1.简单的词云
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov 18 10:59:30 2019
@author:
@all
"""
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块
import jieba #jieba分词
path_txt='C:/Users/57888/python3/test/word.txt'
f = open(path_txt,'r',encoding='UTF-8').read()
# 结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=800).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
输出结果
2.带背景的词云图
使用这个小松鼠吧
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov 18 10:59:30 2019
@author:
@all
"""
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba
def GetWordCloud():
path_txt = 'C:/Users/57888/python3/test/word.txt'
path_img = "C:/Users/57888/python3/test/cat.jpg"
f = open(path_txt, 'r', encoding='UTF-8').read()
#background_image = np.array(Image.open(path_img))
background_image = np.array(Image.open(path_img))
# 结巴分词，生成字符串，如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云,感兴趣的朋友可以去查一下，有多种分词模式
#Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。
cut_text = " ".join(jieba.cut(f, cut_all=False))
wordcloud = WordCloud(
# 设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
background_color="white",
# mask参数=图片背景，必须要写上，另外有mask参数再设定宽高是无效的
mask=background_image).generate(cut_text)
# 生成颜色值
image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
# 下面代码表示显示图片
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
if __name__ == '__main__':
GetWordCloud()输出结果
3.属性设置对照
font_path : string #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'
width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素
height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素
prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）
mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。
scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍
min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小
font_step : int (default=1) #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差
max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数
stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS
background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色
max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小
mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明
relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性
color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本
collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配
colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法
random_state : int or None #为每个单词返回一个PIL颜色
fit_words(frequencies) #根据词频生成词云
generate(text) #根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) #根据词频生成词云
generate_from_text(text) #根据文本生成词云
process_text(text) #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap]) #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多
to_array() #转化为 numpy array
to_file(filename) #输出到文件
