如何使用Python代码制作词云

# 如何使用Python代码制作词云

词云（Word Cloud）是一种直观展示文本关键词的数据可视化形式，通过字体大小反映词汇频率。Python借助`wordcloud`库可以快速生成词云，以下是详细实现步骤。

## 一、环境准备
首先确保安装必要的库：
```bash
pip install wordcloud matplotlib numpy pillow

• wordcloud：核心词云生成库
• matplotlib：用于图像显示
• numpy：处理图像数据
• pillow：读取图片文件（用于自定义形状）

二、基础词云生成

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "Python 数据分析 机器学习 深度学习 Python 编程 人工智能 Python"
wc = WordCloud(
    width=800,          # 宽度
    height=600,         # 高度
    background_color="white",  # 背景色
    font_path="msyh.ttc"      # 中文字体路径
).generate(text)

plt.imshow(wc)
plt.axis("off")  # 隐藏坐标轴
plt.show()

三、进阶自定义

1. 从文件读取文本

with open("article.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

2. 使用自定义形状

需准备黑白掩码图（如mask.png）：

from PIL import Image
import numpy as np

mask = np.array(Image.open("mask.png"))
wc = WordCloud(mask=mask).generate(text)

3. 过滤停用词

通过stopwords参数排除无意义词汇：

stopwords = ["的", "和", "是"]
wc = WordCloud(stopwords=stopwords).generate(text)

四、保存结果

wc.to_file("output.png")  # 保存为图片

注意事项

1. 中文文本需指定中文字体路径（如simhei.ttf）
2. 可通过max_words参数限制显示词汇数量
3. 复杂形状建议使用高对比度黑白掩码图

通过调整颜色、布局等参数，可以创建更具设计感的词云，适用于报告、社交分享等多种场景。 “`

（注：实际运行时需替换示例中的文本/图片路径为真实文件路径）