基于微博热搜生成词云图

1.引入模块和函数

import numpy as np
import jieba
from PIL import Image
import PIL
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

温馨提示：生成词云图需要用到jieba和wordcloud这两个模块，需提前安装哦！！

2.对语句进行合理拆分 

#利用pandas读取文档
读excel=pd.read_excel("新浪热搜榜.xlsx",encoding='utf-8')
#选取热词这一列并生成列表
result=读excel['hot_word'].to_list()
#根据","对元素合并
results = ",".join(result)
#利用jieba模块对文字进行合理拆解
words = jieba.cut(results)
#以空格对文字拆分
word=" ".join(words)

 3.生成词云图

#alice_mask = np.array(PIL.Image.open('C:/Users/1/代码/loved_checked.png'))
wc = WordCloud(
    font_path='C:/Users/1/字体/微软雅黑粗体.ttf',  # 字体路径
    background_color='white',  # 背景颜色
    width=1000,
    height=800,
    max_font_size=50,  # 字体大小
    min_font_size=8,
     max_words=1000,#最多次数
     #mask=alice_mask可以引入一个图案，根据此图案生成词云图
)
wc.generate(word)

4.输出成图片

wc.to_file('微博热搜词云03.png')  # 图片保存

# 5.显示图片
plt.figure('微博热搜词云03.png')  # 图片显示的名字
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')  # 关闭坐标
plt.show()

 结果：