stopwords怎么用_用Python画词云图，展示“新冠肺炎”关键词
第一步：安装相关包
主要有两个，一个是wordcloud，用来生成词云图，另一个是jieba，用来对我的文本进行分词。如果没有的话，就直接用pip在命令行里安装。
pip install wordcloudpip install jieba安装完成后导入
from wordcloud import WordCloudimport jieba第二步：读取文本并分词
我从网上下载了一份新冠肺炎的相关材料，并保存为“新冠肺炎.txt”，打开后如图所示：
新冠肺炎.txt
然后读取文件，并用jieba对文本进行分词：
with open('新冠肺炎.txt') as f: # 读取文本 text = f.read()text = text.replace('', "") # 将回车字符删除text_cut = jieba.lcut(text) # 分词，每个词作为一个元素，放在列表里text_cut = ' '.join(text_cut) # 用空格将分好的词连接在一起第三步：生成词云图
word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体 background_color="white", # 词云图的背景颜色 width=2000, height=1600)word_cloud.generate(text_cut)word_cloud.to_file('词云图.png')运行上面代码后，就会生成一个“词云图.png”文件，打开后如图：
词云图
第四步：额外操作
第一点，如果不想让一些词出现在词云图里怎么办，比如我不想出现“人员”、“工作”、“直接”、“根据”、“或者”这五个词，那么就将它们作为停用词，并传给WordCloud类中stopwords参数。
# 制造停用词stopwords_list = ['人员', '工作', '直接', '根据', '或者']my_stopwords = set(STOPWORDS) # 这里的STOPWORDS是从wordcloud导入的一个变量for i in stopwords_list: my_stopwords.add(i)# 使用WordCloud生成词云word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体 background_color="white", # 词云图的背景颜色 width=2000, height=1600, stopwords=my_stopwords) # 停用词word_cloud.generate(text_cut)word_cloud.to_file('词云图.png')现在将生成的图片打开，就看不到被停用的词啦：
去停用词后词云图
第二点，如何让词云图具有某种形状，比如我想让我的词云图呈现出一个口罩的形状，那就要准备好一个口罩图片，我将其命名为“N95.jpg”，如图：
N95,jpg
然后读取图片，并将其转成numpy数组格式，传给WordCloud类中的mask参数。
# 加入图片background = Image.open("N95.jpg") #from PIL import Image 没有的话，就用pip install pillow安装PIL包graph = np.array(background) # import numpy as np 这没啥可说的# 使用WordCloud生成词云word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体 background_color="white", # 词云图的背景颜色 width=2000, height=1600, stopwords=my_stopwords, # 停用词 mask=graph) # 词云图的形状 word_cloud.generate(text_cut)word_cloud.to_file('词云图.png')现在生成的词云图就具有口罩的形状啦：
口罩形状词云图
第三点，WordCloud类中的background_color参数默认值是black，但我在本文中使用的是white，因为头条文章的背景色就是白色，这样显得与背景色比较相融。该参数使用的原则就是尽量与我们大环境的背景色相同，如果使用默认的black，效果如下：
黑色背景词云图
关注微信公众号“Python小镇”，发现更多干货知识！