一篇文章如何可以快速锁定核心内容，可以初步用文章中出现频次最高的词语作为文章的核心。那有什么办法快速展示呢？

下面就以一篇AI人工智能的文章作为测试文件，测试结果如图：

python 词义相近判断 python词性统计_词频

1、想要实现该效果，首先需要先安装好python，然后还需要在自己的电脑安装以下几个插件：
pip install re # 正则表达式库
pip install collections # 词频统计库
pip install numpy  # numpy数据处理库
pip install jieba  # 结巴分词
pip install wordcloud # 词云展示库
pip install PIL   # 图像处理库
pip install matplotlib.pyplot # 图像展示库
2、准备好你打算统计的文件，命名为TestTxt.txt，保存到与程序文件相同目录中
3、准备一个做背景的图片，命名为wordcloud.jpg，同样保存到与程序文件相同目录中，如下图:

python 词义相近判断 python词性统计_python 词义相近判断_02


接下来编写代码：

# 导入扩展库
import re # 正则表达式库
import collections # 词频统计库
import numpy as np # numpy数据处理库
import jieba # 结巴分词
import wordcloud # 词云展示库
from PIL import Image # 图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库
from pylab import mpl # 用于处理中文乱码

# 读取文件
fn = open('TestTxt.txt', encoding='utf-8-sig') # 打开文件并编码
string_data = fn.read() # 读出整个文件
fn.close() # 关闭文件

# 文本预处理
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"') # 定义正则表达式匹配模式
string_data = re.sub(pattern, '', string_data) # 将符合模式的字符去除

# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all = False) # 精确模式分词
object_list = []
remove_words = [u'的', u'，',u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对',u'等',u'能',u'都',u'。',u' ',u'、',u'中',u'在',u'了',
                u'通常',u'如果',u'我们',u'需要', u'把', u'但', u'？',u'!', u'...',u'有',u'做',u'大',u'一个',u'一些',u'：'] # 自定义去除词库

for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词
    if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中
        object_list.append(word) # 分词追加到列表

# 词频统计
word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(10) # 获取前10最高频的词
print (word_counts_top10) # 输出检查

# 词频展示 
mask = np.array(Image.open('testImg.jpg')) # 定义词频背景
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='C:/Windows/Fonts/msyh.ttf', # 设置字体格式
    mask=mask, # 设置背景图
    max_words=200, # 最多显示词数
    max_font_size=100, # 字体最大值
    background_color='white'# 设置背景颜色,默认为黑色black
)

fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) # 设置显示窗口大小
wc.generate_from_frequencies(word_counts) # 从字典生成词云
image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask) # 从背景图建立颜色方案
wc.recolor(color_func=image_colors) # 将词云颜色设置为背景图方案
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.suptitle('词频分析') #这里设置中文可能会乱码，需要导包
plt.imshow(wc) # 显示词云
plt.axis('off') # 关闭坐标轴
plt.show() # 显示图像
wc.to_file('result.jpg') # 无白边保存图片
fig.savefig('result01.jpg') # 有白边保存

如果想显示并定时关闭，需要给plt添加一下属性

plt.ion()  # 打开交互模式
plt.show() # 显示图像
plt.pause(15)  # 该句显示图片15秒
plt.ioff()  # 显示完后一定要配合使用plt.ioff()关闭交互模式，否则可能出奇怪的问题
plt.clf()  # 清空图片
plt.close()  # 清空窗口

执行以上程序便可实现预期效果。

wordcloud参数
font_path : string  #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'

width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素

height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素

prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）

mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。

scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍

min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小

font_step : int (default=1) #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差

max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数

stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色

max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小

mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明

relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性

color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本

collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法

random_state : int or None  #为每个单词返回一个PIL颜色


fit_words(frequencies)  #根据词频生成词云
generate(text)  #根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...])   #根据词频生成词云
generate_from_text(text)    #根据文本生成词云
process_text(text)  #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap])   #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多
to_array()  #转化为 numpy array
to_file(filename)   #输出到文件