网上看到一个txt文本信息，共2351条饭否记录，据说是微信之父每天发的饭否记录，其实我不知道什么是饭否。我读取这个文本内容，展示到词语图上。之前也使用过，但是好久没有玩Python了，称假期空闲，练习练习。开始发行“通过网页”变成了高频词汇，一看源文本文件，发行每条记录的后面都包含“ 2010-11-26 13:59 通过网页”，这样通过网页肯定是高频词了，所有重新处理了源文本信息，使用正则表达式式，提前时间节点前的任意字符。使用的正则表达式：.+(?=(\d{4}\-\d{2}\-\d{2}))
提前信息如下：
找一个背景，网上找奋斗图片，去掉背景色，裁剪人物。
完整代码：
from osimport path
from PILimport Image
import numpyas np
import matplotlib.pyplotas plt
import os
import chardet
from wordcloudimport WordCloud, STOPWORDS
# get data directory (using getcwd() is needed to support running example in generated IPython notebook)
d = path.dirname(__file__)if "__file__" in locals()else os.getcwd()
print(d)
# Read the whole text.
# text = open(path.join(d, 'ZXL.txt'), encoding='utf-8', errors='ignore').read()
with open(path.join(d, 'ZXL.txt'), 'rb')as f:
raw_data = f.read()
result = chardet.detect(raw_data)
use_encoding = result['encoding']
# 查看文本使用的编码
print(use_encoding)# utf-8
text =open(path.join(d, 'ZXL.txt'), 'r', encoding=use_encoding).read()
# read the mask image
fight_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "fight.png")))
# 指定字体文件路径
font_path =r'C:\Windows\Fonts\方正粗黑宋简体.ttf'
# 创建词云图对象并设置字体
stopwords =set(STOPWORDS)
wc = WordCloud(background_color="white",
max_words=6000, mask=fight_mask,
font_path=font_path,
stopwords=stopwords,
contour_width=3,
contour_color='steelblue')
# generate word cloud
wc.generate(text)
# store to file
wc.to_file(path.join(d, "ZXL_example.png"))
# show
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
运行效果如下：
生产图片文件：
