词图云的制作费了整整一天，好在功夫不负有心人，成功搞出来了，就在这抓耳挠腮的过程中出现的问题，如何解决的跟大家分享一下！
1、导入wordcloud库
wordcloud绝对的必不可少，本人用pycharm做的，装wordcloud库的时候出现各种问题，比如settings环境可添加的库中根本就没有wordcloud库，只有一个r-wordcloud2，但是用不了，所以就没办法啊，没有库我怎么装！
还有一个方法嘞，直接去这个链接[（注意！一定要选对python的版本以及电脑的型号(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)]下载whl后缀的文件。打开cmd，然后pip install ,如果出现没有支持的wheel，然后pip install wheel，如果还是不行，那就是下载错版本了，本人就是死在这儿啦！！！！！！
2、去掉停用词
啥意思？文本里的文字都有用吗？显然不是，‘了’‘的’什么乱七八糟的根本就没有用啊！显示它干嘛！果断去掉，去这里找一个表下载下来。
[停用词链接表]https://github.com/goto456/stopwords
3、词图云背景图
词图云这个背景图，一定要注意一下！这个图形可是不简单，要求是png格式的，啥意思那？就是它需要你的背景图是一个透明图，看下图，红心周围白色的底遮挡住后面的字了，这就不是透明的
下面这张图那就是透明的了，除了红心部分，红心白底就透明面了，后面的字已经显示出来了!提醒：千万不要去网上下载什么后缀值png的图片，没有用，下载下来依然不透明。一个小技巧自己制作：一定选PowerPoint，WPS不行，插入图片，点击图片会出来"格式"，点击“颜色”，有个“设置透明色”，然后点击红心周围的空白，就OK了！保存到工作路径！齐活
4、词图云参数
就说一个font_path，这个字体是windows自带的字体，找好路径，一般是在C盘的windows下的Fonts下全是字体，你就找你喜欢的吧！
其他的参数，有个小姐姐翻译的比较好，推荐！[]
5、上代码！
import pandas as pd
import jieba
import PIL.Image as Image
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 读取文本文件并进行分词
with open(r'dan_mu.text', encoding='utf-8') as f:
txt1 = f.read()
txt = txt1.split()
data_cut = [jieba.lcut(x) for x in txt]
# jieba.lcut(x)直接生成一个list
# 读取停用词
with open(r"stopwords.txt", encoding='utf-8') as f:
stop = f.read()
stop = stop.split()
# 去掉停用词之后的最终词
s_data_cut = pd.Series(data_cut)
all_words_after = s_data_cut.apply(lambda x: [i for i in x if i not in stop])
# apply的应用这个地方还是比较简洁的
# 词频统计
all_words = []
for i in all_words_after:
all_words.extend(i)
word_count = pd.Series(all_words).value_counts()
# 这里比用字典要简单多了
# 词云图绘制
# 1）读取背景图片
back_picture =np.array(Image.open('D:\\爬虫\\xin.jpg'))
# 这里的图片已经处理过了，即使后缀是jpg，不是png它也已经是透明图了
# 这里要用到numpy库,据说是把图片搞成一个矩阵的形式，本来也用了imread,奈何不太好用
# 2）设置云参数
wc = WordCloud(font_path='C:\\Windows\\Fonts\\simkai.ttf',
background_color='white',
scale=10,
# 调整文字的虚真程度
max_words=100,
mask=back_picture,
# mask就是加入的背景图片的区域
max_font_size=100,
mode='RGBA',
random_state=42)
wc2 = wc.fit_words(word_count)
# 根据给定的单词以及频率生成词图云
image_colors = ImageColorGenerator(back_picture)
# 根据图片的背景生成字体的颜色
# 3）绘制词图云
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.imshow(back_picture)
plt.imshow(wc2.recolor(color_func=image_colors))
plt.axis('off')
plt.show()
wc.to_file('ciyun.png')运行出来的结果，是下面这个样子滴！
