匯入需要的模組

import jieba

jieba.setLogLevel(jieba.logging.INFO) # 設定日誌等級，使底層日誌不要打印出來

import jieba.analyse

from wordcloud import WordCloud

from wordcloud import ImageColorGenerator

import matplotlib.pyplot as plt

使用jieba生成字串：浮點數的鍵值對來表示的關鍵詞及頻率，這個地方可以根據需要自定義很多引數，具體參考jieba文件

frequencies = {}

for word,m in
 
 jieba.analyse.textrank(text_file,topK=100,withWeight=True,allowPOS=('ns','n','vn','v','nr','nt','nw','nz','PER','LOC','ORG')):

    frequencies[word] = m

生成詞雲

backgroud_Image = plt.imread(pic_file)

wc= WordCloud(

    font_path = font_path, # 字型檔案的路徑，字串

    width = 1000, # 繪圖區寬度，預設400，整型

    height = 700, #
 
 繪圖區高度，預設200，整型

    mask = backgroud_Image,

    scale = 2, # 計算過程和實際繪圖的比例，浮點型，預設1，數值越大圖片越清晰

    max_words = 200, # 繪圖使用的最大單詞數，整型，預設200

    background_color = None, # 背景顏色，顏色值，預設為'black'

    mode = 'RGBA', # 模式，預設為'RGB'，當為'RGBA'時，倘若背景顏色為None，則會得到透明的背景

    relative_scaling = 0.5, # 單詞出現頻率對其字型大小的權重，值為0時，只考慮單詞排名對字型大小的影響，值為1時，具有2倍出現頻率的單詞具有2倍的字型大小，一般值設定為0.5最棒，浮點型
 


).generate_from_frequencies( frequencies )

image_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)

wc.recolor(color_func=image_colors) # 重新上色

plt.imshow(wc) # 生成圖片

plt.axis('off') # 關閉座標軸

plt.show() # 顯示圖片

wc.to_file(ciyun_file)