So verwenden Sie Python, um die gemeinsame Nutzung von Beispielcode für personalisierte Wortwolken zu implementieren

pip install jieba
pip install wordcloud

pip install scipy
pip install matplotlib

#-*-coding:utf-8—-*-
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt

class wc:
  def init(self,txt_file,img_file,font_file):
   self.f = open(txt_file,'r')
  self.txt = self.f.read()
   self.f.close()
  self.tags = jieba.analyse.extract_tags(self.txt,topK=100)
  #topK说白了就是返回几个关键词
  self.text = ' '.join(self.tags) #把分词链接起来，加空格因为英文靠空格分词
  self.img = imread(img_file)
  self.wc = WordCloud(font_path=font_file,background_color='white',max_words=100,mask=self.img,max_font_size=80)
###直接在这里进行猜###
#font_path指的是字体文件路径，因为wordcloud自带的字体不支持中文所以我们要指定一个字体文件，否者输出的图片全是框框
#background_color 默认是黑色　我设置成白色
#max_words最大显示的词数
#mask 背景图片
#max_font_size　最大字体字号
  self.word_cloud = self.wc.generate(self.text)

  def show_wc(self):
  #img_color = ImageColorGenerator(self.img)
    plt.imshow(self.word_cloud)
#可以通过 plt.imshow(self.wc.recolor(color_func=img_color))使图片颜色跟字体颜色一样
    plt.axis("off")
    plt.show()


if name=='main':
  mywc = wc('sanwen.txt','out.png','font.ttc')
  mywc.show_wc()