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python基础词云制作——中国地图
首先导入需要的第三方库 import jieba import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud引入制作词云的文件以txt文件为例，并对数据进行处理 def trans_ch(txt): words = jieba.lcut(txt) newtxt = ''.join(words) return newtxt f = open('chinese.txt','r',encoding = 'utf-8')#词云内容的路径 txt = f.read() f.close() txt = trans_ch(txt)列出需要删除出现次数多没意义的词，比如和，的这些词 pinbi = {'简称'}#删除一些内容导入制作词云样式的图片，这里导入中国地图图片CHINESE.jpg mask = np.array(Image.open("CHINESE.jpg"))#生成词云样式的图片设置一些词云的参数 wordcloud = WordCloud(background_color="white", width=2500, height=3000, max_words=1000,\ max_font_size=150, mask=mask, contour_width=4, stopwords=pinbi,\ contour_color='white', font_path="STXINGKA.TTF")\ .generate(txt) #background_color表示背景颜色，width表示词云宽度，height表示词云的高度 #max_words限制词云中显示词的最大值， max_font_size限制词云中显示词的最小值 #contour_color表示词云形状边宽颜色，mask=mask把词云样式的图片导入 #contour_width表示词云形状边宽宽度，stopwords=pinbi删除没意义的词 #font_path词云字体路径 #.generate(txt)调用generate()方法将jieba分词文字结果传入词云生成词云图片CIYUN.png。也可以在前面加入路径，保存图片到指定位置 wordcloud.to_file('CIYUN.png')#生成词云的图片制作词云的完整代码如下： import jieba import numpy as np from PIL import Image from wordcloud import WordCloud def trans_ch(txt): words = jieba.lcut(txt) newtxt = ''.join(words) return newtxt f = open('chinese.txt','r',encoding = 'utf-8')#词云内容的路径 txt = f.read() f.close() txt = trans_ch(txt) pinbi = {'简称'}#删除一些内容 mask = np.array(Image.open("CHINESE.jpg"))#生成词云样式的图片 wordcloud = WordCloud(background_color="white", width=2500, height=3000, max_words=1000,\ max_font_size=150, mask=mask, contour_width=4, stopwords=pinbi,\ contour_color='white', font_path="STXINGKA.TTF")\ .generate(txt) wordcloud.to_file('CIYUN.png')#生成词云的图片 下面是图片CHINESE.jpg
CHINESE.jpg
下面是生成词云的图片CIYUN.png
CIYUN.png
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