超详细：Python(wordcloud+jieba)生成中文词云图

# coding: utf-8
import jieba
from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as pltback_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片wc = WordCloud(background_color='white', # 背景颜色
max_words=1000, # 最大词数
mask=back_color, # 以该参数值作图绘制词云，这个参数不为空时，width和height会被忽略
max_font_size=100, # 显示字体的最大值
stopwords=STOPWORDS.add('苟利国'), # 使用内置的屏蔽词，再添加'苟利国'
font_path="C:/Windows/Fonts/STFANGSO.ttf", # 解决显示口字型乱码问题，可进入C:/Windows/Fonts/目录更换字体
random_state=42, # 为每个词返回一个PIL颜色
# width=1000, # 图片的宽
# height=860 #图片的长
)
# WordCloud各含义参数请点击 wordcloud参数# 添加自己的词库分词，比如添加'金三胖'到jieba词库后，当你处理的文本中含有金三胖这个词，
# 就会直接将'金三胖'当作一个词，而不会得到'金三'或'三胖'这样的词
jieba.add_word('金三胖')# 打开词源的文本文件
text = open('cnword.txt').read()# 该函数的作用就是把屏蔽词去掉，使用这个函数就不用在WordCloud参数中添加stopwords参数了
# 把你需要屏蔽的词全部放入一个stopwords文本文件里即可
def stop_words(texts):
words_list = []
word_generator = jieba.cut(texts, cut_all=False) # 返回的是一个迭代器
with open('stopwords.txt') as f:
str_text = f.read()
unicode_text = unicode(str_text, 'utf-8') # 把str格式转成unicode格式
f.close() # stopwords文本中词的格式是'一词一行'
for word in word_generator:
if word.strip() not in unicode_text:
words_list.append(word)
return ' '.join(words_list) # 注意是空格text = stop_words(text)wc.generate(text)
# 基于彩色图像生成相应彩色
image_colors = ImageColorGenerator(back_color)
# 显示图片
plt.imshow(wc)
# 关闭坐标轴
plt.axis('off')
# 绘制词云
plt.figure()
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis('off')
# 保存图片
wc.to_file('19th.png')

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