使用Wordcold生成中文词云，并更换背景色、设置停用词

最新推荐文章于 2025-02-28 23:30:14 发布

你也太秀了8

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文章标签： python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29880515/article/details/122752187

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本文介绍了一种使用Python实现中文文本词云的方法。通过jieba分词对文本进行预处理，并利用WordCloud库生成词云图片。文章展示了从读取文件到显示词云图片的完整过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import PIL.Image as image
import numpy as np
import jieba


# 分词
def trans_CN(text):
    # 接收分词的字符串
    word_list = jieba.cut(text)
    # 分词后在单独个体之间加上空格
    result = " ".join(word_list)
    return result
with open("C:\\Users\\Ygh\\Desktop\\note.txt",encoding='utf-8') as fp:
    text = fp.read()
    # print(text)
    # 将读取的中文文档进行分词
    text = trans_CN(text)
    # mask = np.array(image.open("F:\wordcloud\image\love.jpg"))
    stop_words = ["一斤", "元"] + list(STOPWORDS)

    wordcloud = WordCloud(
        # 添加遮罩层
        # mask=mask,
        # 生成中文字的字体,必须要加,不然看不到中文
        background_color=(236, 245, 250),
        font_path="C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",
        # stopwords=STOPWORDS.add(stop_words),
        stopwords=stop_words

    ).generate(text)
    image_produce = wordcloud.to_image()
    image_produce.show()