開發環境：python2.7
需要的庫：wordcloud,jieba,matplotlib
通過jieba分詞將讀取的文字分成字串，通過wordcloud生成詞云，根據詞頻來顯示特色詞云，讓人更加直觀的明白文字的詞頻最大的文字
在寫**之前我們要引入庫
import sys
from wordcloud import wordcloud
import jieba
from scipy.misc import imread
import matplotlib.pyplot as plt
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
# 讀入文字
comment_text = open('test.txt','r').read()
# 結巴分詞，生成字串，如果不通過分詞，無法直接生成正確的中文詞云
cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text))
print cut_text
# 讀取背景
color_mask = imread('background.png')
cloud = wordcloud(
# 設定背景色
background_color='black',
# 詞云形狀
mask=color_mask,
#允許最大詞彙
max_words=2000,
# 設定字型，不設定可能出現亂碼
font_path="stfangso.ttf",
#最大號字型
max_font_size=100,
)# 產生詞云
word_cloud = cloud.generate(cut_text)
# 儲存
# 顯示詞云
plt.imshow(word_cloud)
plt.show()
效果如下：
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