使用python制作大数据词云

from wordcloud import WordCloud
import PIL.Image as image
import numpy as np
import jieba


# 分词
def trans_CN(text):
    # 接收分词的字符串
    word_list = jieba.cut(text)
    # 分词后在单独个体之间加上空格
    result = " ".join(word_list)
    return result


with open(r'C:\Users\SAMSUNG\Desktop\101.txt',encoding='UTF-8') as fp:#填写你的文本文件地址
    text = fp.read()
    # print(text)
    # 将读取的中文文档进行分词
    text = trans_CN(text)
    mask = np.array(image.open(r'C:\Users\SAMSUNG\Desktop\131422.jpg'))#放入想要生成的图片模板
    wordcloud = WordCloud(
        background_color='#FFFFFF',  # 指定背景颜色，这里用的是颜色代码
        # 添加遮罩层
        mask=mask,
        # 生成中文字的字体,必须要加,不然看不到中文
        font_path="C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF"
    ).generate(text)
    image_produce = wordcloud.to_image()
    image_produce.show()
    wordcloud.to_file('lyxb6.jpg')  # 保存到图片默认保存到python文件目录下，不保存的话生成的图没有办法另存为哦。

导入的模板图：

 

 

效果：

再整理文本的时候需要根据特定的词语筛查删掉一些不关键的词语：比如  一个、系统、装置、设备、的、这些不能体现你要分析的数据的名词，以及谓语。这样你的图会更有观赏性。