这篇文章主要是教大家如何制作一个自定义个性化词云图，具体要求如下：
1. 文本内容使用文件content.txt的内容。如下图所示：
2. 字体任意选取。这里我选择的是极影毁片辉宋字体
3. 指定词云形状为文件222.png。如下图所示：
4. 设置文字颜色以背景图片色为参考。
5. 指定“的”、“了”、“就”为词云排除词。
6. 将制作好的词云保存为ciyun.png文件。
那么以上要求如何进行实现呢？接下来让我们用6步来搞定它！
第一步：安装相关库
import jieba
from wordcloud import WordCloud
from wordcloud import ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image # Image模块是在Python PIL图像处理常用的模块第二步：图像轮廓设定
picture = Image.open("E:\数据可视化\文本可视化\\222.png") # 打开图片路径，形成轮廓
shape = np.array(picture) # 图像轮廓转换为数组
image_colors = ImageColorGenerator(shape) # 提取图片色彩第三步：文本设定
with open("E:\数据可视化\文本可视化\content.txt", 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read() # 设置输入为中文字符
cut_text = " ".join(jieba.cut(text)) # 使用jieba全模式进行中文分词第四步：设置停用词
# 设置停用词
stop_words = ['的', '了', '就']
ciyun_words = ''
# 经过过滤后的词
for word in cut_text:
if word not in stop_words:
ciyun_words += word第五步：词云图参数设定
cloud = WordCloud(
mask=shape, # 图片背景
font_path="E:\数据可视化\文本可视化\ziti.ttf",
background_color="white",
max_words=4000,
max_font_size=100
).generate(ciyun_words) # 选定的绘制词云图的文本第六步：绘制与保存
plt.figure(figsize=[10, 10])
plt.imshow(cloud.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis('off')
# cloud.to_file("ciyun.png")
plt.savefig('ciyun.png')最终结果：
最终运行完的词云图就展现出来啦！是不是很简单呢！如果有问题欢迎大家留言，我们一起讨论！
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-542019.html
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