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Python制作词云图代码实例
脚本专栏 2024/11/19 佚名
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词云图是将词汇按照频率的高低显示不同大小而形成的图，可以一目了然地看出关键词。下面是词云图的python代码～

#导入需要模块
import jieba
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from PIL import Image 
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

text_road=str(input('请输入文章的路径：'))
picture_road=str(input('请输入图片的路径：'))

#加载需要分析的文章
text = open(text_road,'r',encoding='utf-8').read()

#对文章进行分词
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)

#读取照片通过numpy.array函数将照片等结构数据转化为np-array
mask=np.array(Image.open(picture_road))

#选择屏蔽词，不显示在词云里面
stopwords = set(STOPWORDS)
#可以加多个屏蔽词
stopwords.add("<br/>")

#创建词云对象
wc = WordCloud(
    background_color="white",
    font_path='/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf',
    max_words=1000, # 最多显示词数
    mask=mask, 
    stopwords=stopwords,
    max_font_size=100 # 字体最大值
    )

#生成词云
wc.generate(text)

#从背景图建立颜色方案
image_colors =ImageColorGenerator(mask) 

#将词云颜色设置为背景图方案
wc.recolor(color_func=image_colors) 

#显示词云
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')

#关闭坐标轴
plt.axis("off")

#显示图像
plt.show()

#保存词云
wc.to_file('词云图.png')

下面这张图是我爬了阿里巴巴招聘网站上所有数据分析职位需求，生成的词云图，大家可以看看阿里对数据分析师的要求～

Python制作词云图代码实例

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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