前言
今天教大家使用wrodcloud模块生成词云。我读了一本小说并生成了一个词云。我们来看看效果图：
效果图一：
效果图二：
根据效果图分析，还是比较准确的。小说中的主人公是“程离”，所以出现的次数最多。图片有两种模式，一种是默认模式，一种是自己添加图片作为背景。接下来，小编就带大家学习如何生成词云！
wordcloud的安装
对于新手来说，安装wordcloud模块是一个不小的挑战。我们一般通过Pycharm或者PIP来安装，但是在安装wordcloud的时候会提示错误，如下：
我的解决方法是直接访问下面的网址，根据自己的电脑和py版本下载对应的whl文件
https://www.lfd.uci.edu/~gohl...
下载完成后，将whl文件放到pip路径下，输入以下代码，记住代码的whl文件名一定要是适合自己的文件名，我只是举个例子：
pip install wordcloud-1.4.1-cp36-cp36m-win32.whl运行后会显示安装成功
wordcloud的简单用法
wordcloud的基本方法，看源码如下：
你应该一眼就了解每个参数。另外，wordcloud还有其他几个方法，比如fit_words、generate(text)、to_file(filename)等，非常好理解。
wordcloud生成词云
效果图一的代码：
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图像的模块
import jieba #jieba分词
path_txt='C://Users/Administrator/Desktop/all.txt'
f = open(path_txt,'r',encoding='UTF-8').read()
# 结巴分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))
wordcloud = WordCloud(
#设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
#设置了背景，宽高
background_color="white",width=1000,height=880).generate(cut_text)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()运行后：
效果图二，给词云加上图片背景，代码如下：
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba
def GetWordCloud():
path_txt = 'C://Users/Administrator/Desktop/all.txt'
path_img = "C://Users/Administrator/Desktop/timg.jpg"
f = open(path_txt, 'r', encoding='UTF-8').read()
background_image = np.array(Image.open(path_img))
# 结巴分词，生成字符串，如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云,感兴趣的朋友可以去查一下，有多种分词模式
#Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。
cut_text = " ".join(jieba.cut(f))
wordcloud = WordCloud(
# 设置字体，不然会出现口字乱码，文字的路径是电脑的字体一般路径，可以换成别的
font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
background_color="white",
# mask参数=图片背景，必须要写上，另外有mask参数再设定宽高是无效的
mask=background_image).generate(cut_text)
# 生成颜色值
image_colors = ImageColorGenerator(background_image)
# 下面代码表示显示图片
plt.imshow(wordcloud.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()
if __name__ == '__main__':
GetWordCloud()运行后：
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