用 Python 生成词云图：从文本处理到可视化的完整实战指南（附代码与案例）

用 Python 生成词云图：从文本处理到可视化的完整实战指南（附代码与案例）

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在信息爆炸的时代，如何快速提取文本中的关键信息，成为数据分析中的重要课题。而词云图（Word Cloud）作为一种直观且富有美感的可视化方式，能帮助我们一眼识别文本中出现频率最高的关键词，广泛应用于舆情分析、用户评论挖掘、内容摘要等场景。

本文将带你从零开始，系统掌握如何使用 Python 生成词云图。我们不仅会介绍基础语法，还会结合中文文本处理、停用词过滤、样式美化等进阶技巧，帮助你在项目中高效表达文本数据的结构与重点。

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一、为什么选择词云图？

词云图的核心优势在于：

• 快速展示文本关键词分布
• 视觉吸引力强，适合报告展示
• 可结合形状、颜色、字体进行美化
• 支持多语言文本处理，尤其适合中文语境

Python 提供了强大的词云生成库 wordcloud，配合 jieba 分词与 matplotlib 可视化，能实现高质量的词云图构建。

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二、准备工作：安装依赖与导入库

安装必要库

pip install wordcloud ji