# coding=utf-8
from wordcloud import WordCloud
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties from scipy.misc import imread


def read_file():
    with open('comment.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text


def data_img():
    # 結巴分詞
    wordlist = jieba.cut(read_file(), cut_all=True)
    wl = ' '.join(wordlist)
    # print(wl)

    # 詞雲
 
     tb_pic = imread('00.png')  # 返回的是 numpy.ndarray 也即 numpy 下的多維陣列物件；    wc = WordCloud(
        # 設定顏色
        background_color='white',
        # 設定最大顯示詞雲數
        max_words=500,
                 mask=tb_pic,  # 設定背景圖片

        # 設定下字型
        font_path='C:\windows\fonts\simsun.ttc',
        height=1200,
        width=1600,
        # 字型最大值
        max_font_size=100,
        # 設定有多少種隨機生成狀態，即有多少種配色方案
        random_state=50,
    )
    myword = wc.generate(wl)
    print(myword)
    # 圖片展示 詞雲
    plt.figure(figsize=(16, 9))  # 圖片大小
    plt.imshow(myword)  # 函式負責對影象進行處理，並顯示其格式, 不會顯示圖片
    plt.axis('off')   # 不顯示座標尺寸
    # plt.legend(prop=font1)
    plt.show()
    # wc.to_file('comment.jpg')








if __name__ == '__main__':
    # 評論內容生成詞雲
    data_img()