基于微博热搜生成词云图

1.引入模块和函数

import numpy as np
import jieba
from PIL import Image
import PIL
from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

温馨提示：生成词云图需要用到jieba和wordcloud这两个模块，需提前安装哦！！

2.对语句进行合理拆分 

#利用pandas读取文档
读excel=pd.read_excel("新浪热搜榜.xlsx",encoding='utf-8')
#选取热词这一列并生成列表
result=读excel['hot_word'].to_list()
#根据","对元素合并
results = ",".join(result)
#利用jieba模块对文字进行合理拆解
words = jieba.cut(results)
#以空格对文字拆分
word=" ".join(words)

 3.生成词云图

#alice_mask = np.array(PIL.Image.open('C:/Users/1/代码/loved_checked.png'))
wc = WordCloud(
    font_path='C:/Users/1/字体/微软雅黑粗体.ttf',  # 字体路径
    background_color='white',  # 背景颜色
    width=1000,
    height=800,
    max_font_size=50,  # 字体大小
    min_font_size=8,
     max_words=1000,#最多次数
     #mask=alice_mask可以引入一个图案，根据此图案生成词云图
)
wc.generate(word)

4.输出成图片

wc.to_file('微博热搜词云03.png')  # 图片保存

# 5.显示图片
plt.figure('微博热搜词云03.png')  # 图片显示的名字
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')  # 关闭坐标
plt.show()

 结果：

最后

以上就是痴情硬币为你收集整理的基于微博热搜生成词云图的全部内容，希望文章能够帮你解决基于微博热搜生成词云图所遇到的程序开发问题。

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