font_path : string #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'
width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素
height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素
prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）
mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。
scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍
min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小
font_step : int (default=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
max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数
stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS
background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色
max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小
mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明
relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性
color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本
collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配
colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法
random_state : int or None #为每个单词返回一个PIL颜色
fit_words(frequencies) #根据词频生成词云
generate(text) #根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) #根据词频生成词云
generate_from_text(text) #根据文本生成词云
process_text(text) #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap]) #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多
to_array() #转化为 numpy array
to_file(filename) #输出到文件
# coding: utf-8
import jieba
from scipy.misc import imread # 这是一个处理图像的函数
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
back_color = imread('o_002.jpg') # 解析该图片
wc = WordCloud(background_color='white', # 背景颜色
max_words=1000, # 最大词数
mask=back_color, # 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
max_font_size=100, # 显示字体的最大值
stopwords=STOPWORDS.add('苟利国'), # 使用内置的屏蔽词，再添加'苟利国'
font_path="C:/Windows/Fonts/STFANGSO.ttf", # 解决显示口字型乱码问题，可进入C:/Windows/Fonts/目录更换字体
random_state=42, # 为每个词返回一个PIL颜色
# width=1000, # 图片的宽
# height=860 #图片的长
)
# WordCloud各含义参数请点击 wordcloud参数
# 添加自己的词库分词，比如添加'金三胖'到jieba词库后，当你处理的文本中含有金三胖这个词，
# 就会直接将'金三胖'当作一个词，而不会得到'金三'或'三胖'这样的词
jieba.add_word('金三胖')
# 打开词源的文本文件
text = open('cnword.txt').read()
# 该函数的作用就是把屏蔽词去掉，使用这个函数就不用在WordCloud参数中添加stopwords参数了
# 把你需要屏蔽的词全部放入一个stopwords文本文件里即可
def stop_words(texts):
words_list = []
word_generator = jieba.cut(texts, cut_all=False) # 返回的是一个迭代器
with open('stopwords.txt') as f:
str_text = f.read()
unicode_text = unicode(str_text, 'utf-8') # 把str格式转成unicode格式
f.close() # stopwords文本中词的格式是'一词一行'
for word in word_generator:
if word.strip() not in unicode_text:
words_list.append(word)
return ' '.join(words_list) # 注意是空格
text = stop_words(text)
wc.generate(text)
# 基于彩色图像生成相应彩色
image_colors = ImageColorGenerator(back_color)
# 显示图片
plt.imshow(wc)
# 关闭坐标轴
plt.axis('off')
# 绘制词云
plt.figure()
plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis('off')
# 保存图片
wc.to_file('19th.png')
cnword.txt文本中的是十九大习大大讲话内容
stopwords.txt文本中有以下这几个词
背景颜色图
生成的词云图，与颜色图对应不是很明显，想明显的话可以使用一些色差大的图
