环境及模块：
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 np
from PIL import Image
import re
import jieba
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt
# http://www.cnblogs.com/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脚本之家。
