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代码示例
import jiebaprint(list(jieba.cut("自然语言是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。"))) 代码运行结果如下，实现了将每一条语句进行分词处理。
#读入文本with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\实验文本.txt" ,encoding="utf-8")as file: text=file.read() print(text)
#文本分词wordlist_jieba=jieba.cut(text)space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)print(space_wordlist)
对于语句成功分词后，就可以定义分词函数，这个在后文会用到。
#文本分词def chinese_jieba(text): wordlist_jieba=jieba.cut(text) space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba) return space_wordlistspace_wordlist
from wordcloud import WordCloud#读取文本内容with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\实验文本.txt" ,encoding="utf-8")as file:text=file.read()#设置词云的背景颜色、宽高、字数wordcloud=WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",background_color="white",width=600,height=300,max_words=30).generate(text)#生成图片image=wordcloud.to_image()#显示图片image.show()
# 将文本进行分词，并添加图片背景from wordcloud import WordCloudimport jiebaimport numpyimport PIL.Image as Image#将字符串切分def chinese_jieba(text):wordlist_jieba=jieba.cut(text)space_wordlist=" ".join(wordlist_jieba)return space_wordlist#读取文本内容with open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\实验文本.txt" ,encoding="utf-8")as file:text=file.read()text=chinese_jieba(text)#这里需要自己导入一张图片作为背景图片mask_pic=numpy.array(Image.open(r"C:\Users\shangtianqiang\Desktop\图片1.png"))#将参数mask设值为：mask_picwordcloud = WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",background_color="white",width=600,height=300,max_words=30,mask=mask_pic).generate(text)#生成图片image=wordcloud.to_image()#显示图片image.show()
这里所显示的词云结果并不直观，通过改变我们的背景图，以及将实验的文本词变得更加单一，多多调试几次，即可得出如下的结果。
到此，相信大家对“Python词云图怎么生成”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
