python对数据分词，生成词云图片

小编在日常生活工作中学习到的点，在此记录一下，希望能够帮助有需要的小伙伴。

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前言

对文本数据内容有个直观的感受，如小说哪些内容出现的最多，主要讲述什么事情等等。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、全部代码

import re # 正则表达式库
import collections # 词频统计库
import numpy as np # numpy数据处理库
import jieba # 结巴分词
import wordcloud # 词云展示库
from PIL import Image # 图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库

# 读取文件
fn = open('result.txt','r',encoding='utf-8') # 打开文件
string_data = fn.read() # 读出整个文件
fn.close() # 关闭文件

# 文本预处理
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') # 定义正则表达式匹配模式
string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除

# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all = False) # 精确模式分词
object_list = []
remove_words = [u'的', u'，',u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对',u'等',u'能',u'都',u'。',u' ',u'、',u'中',u'在',u'了',
                u'通常',u'如果',u'我们',u'需要'] # 自定义去除词库

for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词
    if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中
        object_list.append(word) # 分词追加到列表

# 词频统计
word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词
print (word_counts_top10) # 输出检查
word_counts_top10 = str(word_counts_top10)

# 词频展示
mask = np.array(Image.open('image.jpg')) # 定义词频背景
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='simfang.ttf', # 设置字体格式
    mask=mask, # 设置背景图
    max_words=200, # 最多显示词数
    max_font_size=150, # 字体最大值
    background_color='white',
    width=800, height=600,
)

wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云
plt.imshow(wc) # 显示词云
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像
wc.to_file('wordcloud.png')

注意：simfang.ttf文件需要在网上下载放入本地中

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选用的图片和效果图

注意：选用的图片要以白色为底，如下图