前言

词云的使用相信大家已经不陌生了，使用很简单，直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片，从中可以直观的看出各个词汇所占比重。最近正好想做一个人的logo，于是乎决定使用词云来制作完成。

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基本环境配置

版本：Python3.6
系统：Windows
相关模块：wordcloud、PIL、numpy
模块安装：pip install wordcloud、pip install pillow、pip install numpy

使用 pip 安装你肯定会遇到一个坑，安装过程中可能会报错，提示你安装 Microsoft Visual C++ 14.0，但是这个安装过程很耗时。

可以去网上百度下载这个环境

安装成功后我们马上开始制作我们的图片。

from os import path
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

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d = path.dirname(__file__)

# 读文本文件
text = open(path.join(d, 'data.txt')).read()

# 读取自定义图片
alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "pic.jpg")))

# 你可以通过 mask 参数 来设置词云形状
wc = WordCloud(background_color="white",max_words=2000, 
                mask=alice_coloring, max_font_size=60,random_state=102,scale=8,
                font_path="C:\Windows\Fonts\msyhbd.ttf").generate(text)

wc.generate_from_text(text)
print('开始加载文本')
# 改变字体颜色
img_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)
# 字体颜色为背景图片的颜色
wc.recolor(color_func=img_colors)
# 显示词云图
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
# 是否显示x轴、y轴下标
plt.axis('off')
plt.show()
# 获得模块所在的路径的
d = path.dirname(__file__)
# 将多个路径组合后返回
wc.to_file(path.join(d, "h16.jpg"))
print('生成词云成功!')

配置 wordcloud 的参数对于图片效果尤为重要，下面我们着重介绍一下wordcloud的参数含义：

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效果展示

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这就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多小编

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