标题：Python生成词云的实现方法推荐

概述：
本文将介绍使用Python生成词云的实现方法，并提供两个示例分别是基于文本文件和网页爬虫生成词云。

1. 安装词云库
   Python生成词云使用的主要库是wordcloud。安装方法：在命令行输入 pip install wordcloud

2. 加载文本
   生成词云需要一些文本数据，可以从txt、Word等文档中读取。

示例1：基于文本文件绘制词云
以下是一个示例代码。首先需要用一个叫做jieba的分词库进行中文分词，然后再将分词后的结果输入给词云库来生成词云图。

#导入需要的库，其中wordcloud用于生成词云，matplotlib用于展现词云
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba

#从文件中载入文本，此处载入的是当前目录下的example.txt文件
with open('example.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    text = f.read()

#载入停用词，用于过滤分词结果，此处载入的是当前目录下的stopwords.txt文件
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    stopwords = f.read()

#用jieba库对文本进行中文分词，参数指定使用当前目录下的停用词表
words = jieba.cut(text, cut_all=False)
words = [word for word in words if word not in stopwords]

#对分词结果进行join操作，将列表拼接成一个字符串
text = ' '.join(words)

#生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
plt.figure(figsize=(10,8), dpi=80)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

示例2：基于网页爬虫生成词云
以下是一个示例代码，首先需要用requests库获取网页的HTML代码，然后用BeautifulSoup库去除HTML标签，再用jieba库进行中文分词，最后用wordcloud库生成词云图。

#导入需要的库，其中jupyter用于在浏览器中展示词云，requests用于获取网页HTML代码，beautifulsoup用于去除HTML标签，jieba用于中文分词，wordcloud用于生成词云
from IPython.display import display
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud

#获取网页HTML代码
html = requests.get('https://www.baidu.com/').text

#去除HTML标签
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
text = soup.get_text()

#用jieba库对文本进行中文分词，参数指定采用精确的方式分词
words = jieba.cut(text, cut_all=False)

#对分词结果进行join操作，将列表拼接成一个字符串
text = ' '.join(words)

#生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(text)
plt.figure(figsize=(10,8), dpi=80)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

以上就是Python生成词云的实现方法，通过中文分词后将结果输入到wordcloud库生成词云图。示例1是基于文本文件实现，示例2是基于网页爬虫实现。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16986.html