這篇文章給大家介紹如何在Python中生成任何形狀的詞云，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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什么是詞云呢？簡單來說就是，將提供的一段文本，根據關鍵詞的出現頻率而生成的一幅圖像，人們只要掃一眼就能夠明白文章主旨。今天我們用python來實現這樣一個項目。如果成功，生成的結果會如下所示

生成中文詞云的PYTHON步驟

需要你的電腦安裝Python 接著利用pip工具安裝需要的jieba、wordcloud、PIL模塊

1.安裝依賴

$ pip install jieba
$ pip install wordcloud
$ pip install PIL

2.添加想要用來生成文本的文章

小編蹭一波最近比較火的電視劇沉香蜜蜜燼如霜的熱度，用主題曲歌詞制作了一個文本，放在data目錄下。Ok,DJ drop the beat

回憶輾轉來回 痛不過這心扉

愿只愿余生無悔 隨花香遠飛

一壺清酒 一身塵灰

一念來回度余生無悔

一場春秋 生生滅滅 浮華是非

待花開之時再醉一回

不愿染是與非 怎料事與愿違

心中的花枯萎 時光它去不回

回憶輾轉來回 痛不過這心扉

3.選擇生成詞云的形狀

Hold，現在要找一張圖片，用它來定義你最后生成的詞云形狀。ok，我找來了一張打碟的DJ的圖片放在根目錄下。

4.代碼部分

a)用jieba成詞和權重的字典 

def tokenize_content(content):
    jieba.analyse.set_stop_words("data/stop_words.txt")
    tags = jieba.analyse.extract_tags(content, topK=50, withWeight=True)
    word_tokens_rank = dict()
    for tag in tags:
        word_tokens_rank[tag[0]] = tag[1]
    return word_tokens_rank

第一步 還是去掉一些停用詞，例如口語詞匯或者意義不大的詞，停用詞可以自定義，在data目錄下的stop_words.txt中。

第二步 按照權重抽取前50個詞，并轉換成詞典的形式。

b)用上面的生成的字典，傳入word_cloud生成最后的效果 

def generate_wordcloud(tags, mask):
    word_cloud = WordCloud(width=512, height=512, random_state=10, background_color='white', font_path=font,stopwords=STOPWORDS, mask=mask)

    word_cloud.generate_from_frequencies(tags)
    plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='white', edgecolor='blue')
    plt.imshow(word_cloud)
    plt.axis('off')
    plt.tight_layout(pad=0)
    plt.show()

注意如果使用的是蘋果電腦，macOSX系統(tǒng)。需要添加

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

注意的事項：

1：注意如果使用的是蘋果電腦，macOSX系統(tǒng)。需要在引包的時候添加 

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

2：如果是windows系統(tǒng)中，需要找到具體的中文字體，并定義下中文字體路徑，例如如下。

font = r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf'

關于如何在Python中生成任何形狀的詞云就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。