python 制作词云 练习题

## 4.6-制作词云 ### 问题描述 将一个文本文件的重要词汇抽离生成词云。 ### 输入示例 ```text 我喜欢清晨的阳光，那金色的光线洒在大地上，让人感受到无尽的温暖。我喜欢夏夜的微风，轻抚着我的脸庞，给我带来片刻的凉意。我喜欢四季的变迁，春天的细雨，夏天的阳光，秋天的落叶，冬天的白雪，每一个季节都有独特的美丽。我喜欢在田野里奔跑，感受大自然的力量和活力。我喜欢探索世界的奥秘，发现未知的领域。在这个多彩多姿的世界里，我觉得自己永远都不会感到寂寞。我希望能够保护这个美丽的地球，让每一片绿叶、每一滴水、每一朵花都得到珍惜和爱护。 ``` ### 输出示例   ### 分词工具 —— jieba jieba 基于Python的中文分词工具 官网：[https://amueller.github.io/word_cloud](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//amueller.github.io/word_cloud) 支持繁体分词，支持自定义词典，支持三种分词模式： - 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； - 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； - 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 ### 示例代码 ```python import numpy import jieba import matplotlib.pyplot as plt import PIL.Image as Image from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator def chinese_jieba(text): wordlist_jieba = jieba.cut(text) text_jieba = ''.join(wordlist_jieba) return text_jieba # 读取文本内容 with open('files/039.txt') as fp: text = fp.read() # 对文本进行分词 text = chinese_jieba(text) # 读入遮罩图片 mask_pic = numpy.array(Image.open('files/039.png')) # 定义词云对象 wordcloud = WordCloud(font_path='files/001/simkai.ttf', background_color='white', max_font_size=120, mask=mask_pic, max_words=100).generate(text) # 用图片颜色填充词云的颜色 image_colors = ImageColorGenerator(mask_pic) wordcloud.recolor(color_func=image_colors) # 生成图像 plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show() ``` ### 利用图片自带颜色 ```python import numpy import jieba import matplotlib.pyplot as plt import PIL.Image as Image from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator def chinese_jieba(text): wordlist_jieba = jieba.cut(text) text_jieba = ''.join(wordlist_jieba) return text_jieba # 读取文本内容 with open('files/039.txt') as fp: text = fp.read() # 对文本进行分词 text = chinese_jieba(text) # 读入遮罩图片 mask_pic = numpy.array(Image.open('files/039.png')) # 定义词云对象 wordcloud = WordCloud(font_path='files/001/simkai.ttf', background_color='white', max_font_size=120, mask=mask_pic, max_words=100).generate(text) # 用图片颜色填充词云的颜色 image_colors = ImageColorGenerator(mask_pic) wordcloud.recolor(color_func=image_colors) # 生成图像 plt.imshow(wordcloud) plt.axis('off') plt.show() ```