Python(wordcloud)如何根据文本数据(.txt文件)绘制词云图

pip install jieba
pip install matplotlib
pip install wordcloud
pip install numpy
pip install Image 

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
from PIL import Image # 图像处理

jieba.cut("文本内容",cut_all=False)

jieba.cut("文本内容",cut_all=True)

font_path = "C:\Windows\Fonts\Microsoft YaHei UI\msyh.ttc"

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 读取文本文件
text = open(r"C:\Users\abc\Desktop\词云图数据\grape.txt", encoding="utf-8").read()
# 对文本进行分词，默认精确模式
text1=jieba.cut(text)
# 以空格作为分隔符，将分词后的所有字符串合并成一个新的字符串
text = ' '.join(text1)
# 根据分词结果产生词云
wc = WordCloud(font_path = "C:\Windows\Fonts\Microsoft YaHei UI\msyh.ttc",width=500, height=400, mode="RGBA", background_color=None).generate(text)
# 以图片的形式显示词云
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
# 不显示图像坐标系
plt.axis("off")
# 显示图像
plt.show()
#保存词云图
wc.to_file(r"\Users\abc\Desktop\res.png")

import wordcloud
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image # 图像处理

#打开背景图片
pic = Image.open("grape.jpg")
# 提取图片的轮廓
shape = np.array(pic)
# mask为图片背景，font_path为字体，若不设置可能乱码
wc = wordcloud.WordCloud(mask=shape, font_path="simkai.ttf", background_color="white", contour_color='purple',contour_width=3,
max_font_size=100)
#读取要分词的文本文件
text = open(r'C:\Users\abc\Desktop\词云图数据\grape.txt', "r", encoding='UTF-8').read()
#结巴分词
cut_text = jieba.cut(text)
result = " ".join(cut_text)
#生成词云图
wc.generate(result)
#保存词云图
wc.to_file("cloud.jpg")
# 以图片的形式显示词云
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
# 不显示图像坐标系
plt.axis("off")
# 显示图像
plt.show()