from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt def get_word_cloud(words_list): #首先实例化词云类对象,里面三个参数 #font_path:字体路径,为了能够更好的显示中文 #max_words:指定词云图像最多可以显示的词汇数量 #backgroud_color:代表图片的背景颜色 wordcloud = WordCloud(width=300,height=200,font_path="SimHei.ttf",max_words=100,background_color="white") #将传入的列表参数转化为字符串形式,因为词云对象的参数要求是字符串类型 keywords_string = " ".join(words_list) #生成词云 wordcloud.generate(keywords_string) #绘图 plt.figure() plt.imshow(wordcloud,interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.show() if __name__ == '__main__': words = "高级AI工程师 刘新宇 liuxinyu nuttertools xinyuuliu xinyuliudr liuxy 算法工程师 自然语言处理 图像处理 seq2seq pytorch tensorflow YOLO BERT LSTM transformer GPT".split() get_word_cloud(words)
安装词云 pip install wordcloud
在自然语言处理里边,可以显示出一些高频词
效果如下,列表越排在前面的字符,显示的字符越大,越排在后面的显示的字符越小