词云图是将词汇按照频率的高低显示不同大小而形成的图，可以一目了然地看出关键词。下面是词云图的python代码～
#导入需要模块
import jieba
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
text_road=str(input('请输入文章的路径：'))
picture_road=str(input('请输入图片的路径：'))
#加载需要分析的文章
text = open(text_road,'r',encoding='utf-8').read()
#对文章进行分词
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
#读取照片通过numpy.array函数将照片等结构数据转化为np-array
mask=np.array(Image.open(picture_road))
#选择屏蔽词，不显示在词云里面
stopwords = set(STOPWORDS)
#可以加多个屏蔽词
stopwords.add("<br/>")
#创建词云对象
wc = WordCloud(
background_color="white",
font_path='/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf',
max_words=1000, # 最多显示词数
mask=mask,
stopwords=stopwords,
max_font_size=100 # 字体最大值
)
#生成词云
wc.generate(text)
#从背景图建立颜色方案
image_colors =ImageColorGenerator(mask)
#将词云颜色设置为背景图方案
wc.recolor(color_func=image_colors)
#显示词云
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')
#关闭坐标轴
plt.axis("off")
#显示图像
plt.show()
#保存词云
wc.to_file('词云图.png')
下面这张图是我爬了阿里巴巴招聘网站上所有数据分析职位需求，生成的词云图，大家可以看看阿里对数据分析师的要求～
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持亿速云。
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