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：

1 importnumpy as np2 from PIL importImage3 importre4 importjieba5 from wordcloud importWordCloud,ImageColorGenerator,STOPWORDS6 importmatplotlib.pyplot as plt7 # http://www.cnblogs.com/hatemath/

8 #打开存放项目名称的txt文件

9 with open(‘content.txt‘,‘r‘,encoding=‘utf-8‘) as f:10 word=(f.read())11 f.close()12

13 #图片模板和字体

14 image=np.array(Image.open(‘ditu.jpg‘))15 font=r‘C:\\Windows\\fonts\\msyh.ttf‘

16

17 #去掉英文，保留中文

18 resultword=re.sub("[A-Za-z0-9\[\`\~\!\@\#\$\^\&\*\(\)\=\|\{\}\‘\:\;\‘\,\[\]\.\\/\?\~\。\@\#\\\&\*\%]", "",word)19 wordlist_after_jieba =jieba.cut(resultword)20 wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)21

22 #设置停用词

23 sw =set(STOPWORDS)24 sw.add("研发")25 sw.add("系列")26 sw.add("这里不多写了，根据自己情况添加")27

28 #关键一步

29 my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color=‘white‘,30 max_words = 100,max_font_size = 60,random_state=20).generate(wl_space_split)31

32 #显示生成的词云

33 plt.imshow(my_wordcloud)34 plt.axis("off")35 plt.show()36

37 #保存生成的图片

38 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：

1 #关键一步

2 my_wordcloud = WordCloud(scale=4,font_path=font,mask=image,stopwords=sw,background_color=‘white‘,3 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

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