基于上方的文档，做出词云的一个测试
# -*- coding: utf-8 -*-
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基于词云将文本中的文字按照特定的格式生成一个图片
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from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
filename = "C:\\Users\\scott.wang\\Desktop\\test.txt"
picture = "C:\\Users\\scott.wang\\Desktop\\test.png"
shape = "F:\\girl.png"
font_path = "F:\\simfang.ttf"
girl_color = np.array(Image.open(shape))
image_colors = ImageColorGenerator(girl_color)
# 用 stopwords.add()设置屏蔽显示的词语,可以添加多个
stopwords = set(STOPWORDS)
stopwords.add("aaaa")
stopwords.add("bb")
text = open(filename).read()
wd = WordCloud(
width=1024,
height=768, # width,height设置生成的词云图片的大小
font_path=font_path, # 设置字体为本地的字体，有中文必须要加
background_color="white", # 设置背景的颜色，需与背景图片的颜色保持一致，否则词云的形状会有问题
max_words=2000, # 设置最大的字数
mask=girl_color, # 通过mask 参数 来设置背景图片，即词云的形状
max_font_size=40, # 设置字体的最大值
stopwords=stopwords, # 设置停用词
random_state=42 # 设置有多少种随机生成状态，即有多少种配色方案
)
# generate 可以对全部文本进行自动分词,但是他对中文支持不好，在WordCloud中设置字符的路径
wd.generate(text)
plt.imshow(wd, interpolation="bilinear")
plt.axis("off") # 关闭显示x轴、y轴下标
plt.figure() # 生成一个新的图像
# 用词云形状的图片颜色来渲染词云的颜色，用color_func来指定
plt.imshow(wd.recolor(color_func=image_colors), interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.figure()
plt.imshow(girl_color, cmap=plt.cm.gray, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show() # 展示所有的图片
wd.to_file(picture) # 保存图片
提示：
在选用词云图片的时候背景颜色要与background_color的颜色保持一致
词云所用到的图片，及生成的两种图片的对比:
词云用到的原图片
根据词云原图片颜色渲染的图片
根据系统默认设置字体颜色的图片
