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GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理,资源非常丰富，涉及面非常广。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。

wc=WordCloud(width=400, height=200, #画布长、宽，默认（400,200）像素            margin=1,    #字与字之间的距离            background_color='white',#背景颜色            min_font_size=3,max_font_size=None,#显示的最小,最大的字体大小            max_words=200,#显示的词的最大个数            ranks_only=None,#是否只是排名            prefer_horizontal=.9,#词语水平方向排版出现的频率0.9（所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）            mask=None,## 以该参数值作图绘制词云，这个参数不为空时，width和height会被忽略            scale=1, #按照比例进行放大画布            color_func=None,#生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func            stopwords=('Book'),#设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS            random_state=None, # 为每个词返回一个PIL颜色            font_step=1, #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。            mode="RGB",#当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明            relative_scaling=.5, #词频和字体大小的关联性            regexp=None,#使用正则表达式分隔输入的文本            collocations=True,#是否包括两个词的搭配            colormap=None,#给每个单词随机分配颜色            normalize_plurals=True,#是否删除词的尾随S之类的            font_path="C:/Windows/Fonts/STFANGSO.ttf"  #字体路径            )WordCloud词云设置

# -*- coding: utf-8 -*-from wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as plt# 打开文本text = open('constitution.txt').read()# 生成对象wc = WordCloud().generate(text)# 显示词云plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')plt.axis('off')plt.show()# 保存到文件wc.to_file('wordcloud.png')

from wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as pltimport jieba# 打开文本text = open('xyj.txt',"rb").read()# 中文分词text = ' '.join(jieba.cut(text))print(text[:100])# 生成对象wc = WordCloud(font_path='Hiragino.ttf', width=800, height=600, mode='RGBA', background_color=None).generate(text)# 显示词云plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')plt.axis('off')plt.show()

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