wordcloud词云图和jieba分词，过滤不要的词句（停用词）

wordcloud词云图和jieba分词，过滤不要的词句（停用词）

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生成中文词云步骤
1、读取文件内容
2、借助jieba分词库对中文进行分词，让后将结果合并，以空格隔开
3、打开图片文件，得到对应数组（可以设置图片的形状；图片中的白色部分不显示）
4、创建WordCloud对象，设置基本属性 （创建词云对象，将文本生成词云generate，再用画出词云图，并显示）
5、生成词云图，并保存或显示图片中文中需要设置停用词的话可以有三种方法：(过滤不需要的）
1、在分词前，将中文文本的停用词先过滤掉。
2、分词的时候，过滤掉停用词。
3、在wordcloud中设置stopwords。"""import jieba  # 先安装pip install jieba
import wordcloud as wc  # 先安装pip install wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于显示图片
from PIL import Image
import numpy as np  # 先安装pip install numpy# 词云图的形状mask
mask = np.array(Image.open('fivestar.png'))  # 读取图片 词云图样# # 设置停用词(直接再代码设置）
# stopwords = ['的', '制度', '完善', '发展', '和', '□']
# wc.STOPWORDS.update(stopwords)# 设置停用词(文件设置停用词; ufeff 需要把编码模式改成utf-8-sig）
stopwords = set()
content = [line.strip() for line in open('', 'r', encoding='utf-8-sig').readlines()]
print(content)
stopwords.update(content)# 创建词云对象，设定基本信息；
words = wc.WordCloud(font_path='f', mask=mask, stopwords=stopwords)# 读取文件内容
with open(&#', mode='r', encoding='utf-8') as f:txt = f.read()
txt = ' '.join(jieba.lcut(txt))  # 用空格连接分好的词
# print(content)
ate(txt)
# _file('词云图.png')  # 保存词云图# 显示词云图
plt.imshow(words)  # 显示图片
plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
plt.show()  # 显示图"""
在读取文件中出现ufeff，解决 ufeff的问题
只需改一下编码就行，把 UTF-8 编码 改成 UTF-8-sig
.html
"""

停用词文件（一行一个停用词）：

Python 基础 之 词云（词的频率统计大小成图）的简单实现（包括图片词云，词云颜色，词的过滤）_仙魁XAN的博客-CSDN博客_词云过滤一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。本节简单介绍，词云的生成图、保存词云图片、图片 mask 生成词云、过滤词云中的某些词等简单功能，如有不对，欢迎指正，谢谢。...=&request_id=&biz_id=102&utm_term=wordcloud%20%E8%BF%87%E6%BB%A4%20stopwords&utm_medium=distribute.pc_-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-8-111227462.142^v10^control,157^v4^control&spm=1018.2226.3001.4449