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首先导入基本的库，这里选择jiebe分词库，对于文本进行分词处理。
import jiebaprint(list(jieba.cut("自然语言是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。"))) 代码运行结果如下，实现了将每一条语句进行分词处理。
['自然语言', '是', '计算机科学', '领域', '与', '人工智能', '领域', '中', '的', '一个', '重要', '方向', '。']#读入文本with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\实验文本.txt" ,encoding="utf-8")as file: text=file.read() print(text)
这里将导入的实验文本进行分词处理，并且分隔符为空。
#文本分词wordlist_jieba=jieba.cut(text)space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)print(space_wordlist)
对于语句成功分词后，就可以定义分词函数，这个在后文会用到。
#文本分词def chinese_jieba(text): wordlist_jieba=jieba.cut(text) space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba) return space_wordlistspace_wordlist
紧接着导入词云库，读取文本内容后，设置词云的背景颜色，图片的大小，控制显示的词数等。
from wordcloud import WordCloud
#读取文本内容with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\实验文本.txt" ,encoding="utf-8")as file: text=file.read()
#设置词云的背景颜色、宽高、字数 wordcloud=WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",background_color="white",width=600,height=300,max_words=30).generate(text)
#生成图片image=wordcloud.to_image()
#显示图片image.show()
最后，将调试的代码进行封装，一起看一下最后生成的结果。
# 将文本进行分词，并添加图片背景from wordcloud import WordCloudimport jiebaimport numpyimport PIL.Image as Image
#将字符串切分def chinese_jieba(text): wordlist_jieba=jieba.cut(text) space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba) return space_wordlist
#读取文本内容with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\实验文本.txt" ,encoding="utf-8")as file: text=file.read()text=chinese_jieba(text)
#这里需要自己导入一张图片作为背景图片mask_pic=numpy.array(Image.open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\图片1.png"))
#将参数mask设值为：mask_picwordcloud = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",background_color="white",width=600,height=300,max_words=30,mask=mask_pic).generate(text)
#生成图片image=wordcloud.to_image()
#显示图片image.show()
这里所显示的词云结果并不直观，通过改变我们的背景图，以及将实验的文本词变得更加单一，多多调试几次，即可得出如下的结果。
到此，相信大家对“Python词云图怎么生成”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
本文题目：Python词云图怎么生成
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