生成一个包含多个文本文件的词云，可以将所有文本文件合并为一个字符串，然后将该字符串传递给WordCloud类生成词云对象。下面是一个示例代码：
# 导入必要的库
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 读取多个文本文件并合并为一个字符串
text = ''
for file_name in os.listdir('text_files'):
if file_name.endswith('.txt'):
with open(os.path.join('text_files', file_name), 'r', encoding='utf-8') as f:
text += f.read()
# 生成词云对象
wordcloud = WordCloud(background_color="white").generate(text)
# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
使用os.listdir()函数获取text_files目录下的所有文件名，并循环遍历这些文件。
以.txt结尾的文件，将其内容读取到字符串变量text中。
使用WordCloud类创建了一个词云对象wordcloud，并使用Matplotlib库将其显示出来。
需要注意的是，在合并文本文件时，需要确保文本文件的编码方式相同。
如果文件使用不同的编码方式，可能会导致合并后的文本乱码。
.txt文件中读取文本数据，然后使用WordCloud类创建了一个词云对象wordcloud。通过generate()方法，我们将文本数据传递给词云对象，并生成词云图。最后，使用Matplotlib库将词云图显示出来
例取前文获取的许嵩歌词经处理后数据集，应用词云如下：
# 导入必要的库
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import imageio # 图像模块
import jieba # 中文分词库
img = imageio.imread('D:/cat.png')
# 读取多个文本文件并合并为一个字符串
text = ''
for file_name in os.listdir('G:/lyric/xs/new'):
if file_name.endswith('.txt'):
with open(os.path.join('G:/lyric/xs/new', file_name), 'r', encoding='utf-8') as f:
txt= f.read()
words = " ".join(jieba.cut(txt))
text +=words
# 生成词云对象
wordcloud = WordCloud(background_color='#ccccff',mask=img,font_path='msyh.ttc',
max_words=800,
stopwords=set([line.strip() for line in open('cn_stopwords2.txt', mode='r',
encoding='utf-8').readlines()])
).generate(text)
# 显示词云图
# 保存词云图像
wordcloud.to_file("G:/newcat.png")
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
最大词数3000下部分文本的词云
3000
2000
1500
1000
500
300
800
newcat8.png
newcat28.png
#停用词自定义
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哼唷
唉
唯有
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啊呀
啊哈
啊哟
啐
啥
啦
啪达
啷当
喀
喂
喏
喔唷
喽
嗡
嗡嗡
嗬
嗯
嗳
嘎
嘎嘎
嘎登
嘘
嘛
嘻
嘿
嘿嘿
嘟
你
我
他
也
我们
什么
有
这
去
了
还
没有
不
又
为
对
上
自己
下
吧
把
能
像
那些
那
谁
人
却
一个
没
让
着
人
就
到
已
很
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做
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它
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