详解Python数据可视化编程 - 词云生成并保存（jieba+WordCloud）

思维导图：

效果（语句版）：

源码：

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019@author: dell"""  # =============================================================================# 步骤：# 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/False)# 连接bbb = " ".join(aaa)# 制作xxx = WordCloud(background_color,font_path).generate(bbb)  #bbb为字符串# 显示plt.imshow(xxx)  #不能用plt.show()# 取消坐标轴的显示Matplotlib.pyplot.axis("off")# 存为图片xxx.to_file(path)# =============================================================================   from wordcloud import WordCloudfrom matplotlib import pyplot as pltimport jieba with open("python/' target='_blank'>pythonTest.txt",encoding="utf-8") as f:  text = f.read()#textFromFile = open("PythonTest",encoding = "UTF-8").read()  word_list = jieba.cut("ABVDEFG",cut_all=True)  #切成了一个个的字符串xxx = " ".join(word_list)  #"分隔符".join(需要被连接的数据) 将内容连接为字符串 myWordCloud = WordCloud(background_color="white",font_path='C:\windows\Fonts\STZHONGS.TTF').generate(text)#myWordCloud = WordCloud(background_color="white",width=1000,height=860,font_path='C:\windows\Fonts\STZHONGS.TTF').generate(text)plt.axis("off")#plt.show(myWordCloud)  #没有实际显示，只有背景！！！plt.imshow(myWordCloud) myWordCloud.to_file("词云图片.jpg")  #保存为图片

注意事项：

<一> jieba分词

分词后的返回值类型 分词后的返回值 如何去除所要分离文本的中英文符号，还有空格符

import jiebawordList = jieba.cut("机器学习,算法对新鲜样本!的适应能力：叫泛化能力",cut_all=False)print(type(wordList))  #类型是一个生成器generatorprint(wordList)    #本身是一个生成器对象generator Objectfor list in wordList:  if list in ",./;'[]~!@#$%^&*()_+，。、；‘ 【】~！@#￥%……&*（）——+《 》？：“{}<>?:\n\r":    None  else:    print(list)

<二> 对词图进行重新上色的注意事项

recolor(color_func=color) 正确 recolor(color) 错误

<三> 读取图片时候的注意事项

a = np.array(Image.open(路径))

<四> python中文件路径注意事项

使用 \\ 使用 /

<五> Spyder中的注释快捷键

单行注释：Ctrl+1 块注释：Ctrl+4

以上所述是小编给大家介绍的Python数据可视化编程 - 词云生成并保存（jieba+WordCloud）详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！