环境及模块：

• Win7 64位
• Python 3.6.4
• WordCloud 1.5.0
• Pillow 5.0.0
• Jieba 0.39

目标：

绘制安徽省2018年某些科技项目的词云，直观展示热点。

思路：

先提取项目的名称，再用Jieba分词后提取词汇；过滤掉“研发”、“系列”等无意义的词；最后用WordCloud 绘制词云。

扩展：

词云默认是矩形的，本代码采用图片作为蒙版，产生异形词云图。这里用的图片是安徽省地图。

秘笈：

用网上的常规方法绘制的词云，字体有点模糊，秘笈在最后点明。

正式开始，Show you the code：

import numpy as npfrom PIL import Imageimport reimport jiebafrom wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDSimport matplotlib.pyplot as plt# http:///hatemath/# 打开存放项目名称的txt文件with open('content.txt','r',encoding='utf-8') as f: word= (f.read()) f.close()# 图片模板和字体image=np.array(Image.open('ditu.jpg')) font=r'C:\\Windows\\fonts\\msyh.ttf' # 去掉英文，保留中文 resultword=re.sub("[A-Za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\'\:\;\'\,\[\]\.\<\>\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "",word) wordlist_after_jieba = jieba.cut(resultword) wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba) # 设置停用词 sw = set(STOPWORDS) sw.add("研发")sw.add("系列")sw.add("这里不多写了，根据自己情况添加")# 关键一步my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color='white', max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split) #显示生成的词云 plt.imshow(my_wordcloud)plt.axis("off") plt.show() #保存生成的图片my_wordcloud.to_file('result.jpg')

其中 ditu.jpg 为安徽省轮廓图片：

运行结果：

可以看到，智能设备、施工工法、系统平台、电缆、机器人等都是出现较多的词汇。

最后是秘笈揭晓时间：

为什么我这张图如此清晰？打开原图可以看到，这图的分辨率是1800*2500。你用网上的大多数代码，最后生成的图，尺寸很小，上面字迹边缘模糊。

关键在于调用WordCloud时的一个参数，回放一下代码：

# 关键一步my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color='white',max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split)

第一个参数我写的是scale=4，这个数值越大，产生的图片分辨率越高，字迹越清晰。你可以调到64试试，我希望你的电脑足够快 /笑哭

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。