接上篇，继续帮着搞了个词云，也是作业，顺手一发。
相关数据我也传一下，这是近五年的类型的词云，简介啥的也是同理。那个字体文件就自己找吧，没法放文件。
import numpy as np
import jieba
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
# 上面的包自己安装，不会的就百度
f = open('电影类型.txt', 'r', encoding='utf-8') # 这是数据源，也就是想生成词云的数据
txt = f.read() # 读取文件
f.close() # 关闭文件，其实用with就好，但是懒得改了
# 如果是文章的话，需要用到jieba分词，分完之后也可以自己处理下再生成词云
# words = jieba.lcut(txt)
# newtxt = ' '.join(words)
img = Image.open(r'心形状.png') # 想要搞得形状
img_array = np.array(img)
# 相关配置，里面这个collocations配置可以避免重复
wordcloud = WordCloud(
background_color="white",
width=1080,
height=960,
font_path="/Users/xxx/Desktop/xxxx/FZPWJW.TTF",
max_words=150,
max_font_size=100,
mask=img_array,
collocations=False).generate(txt)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()
wordcloud.to_file('result.png')电影类型：
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上面是心形状图片，下载图片自己搞。其他就没啥了。有问题可以扫左边二维码联系我。
