詞云圖是將詞匯按照頻率的高低顯示不同大小而形成的圖，可以一目了然地看出關鍵詞。下面是詞云圖的python代碼～

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#導入需要模塊
import jieba
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from PIL import Image 
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

text_road=str(input('請輸入文章的路徑：'))
picture_road=str(input('請輸入圖片的路徑：'))

#加載需要分析的文章
text = open(text_road,'r',encoding='utf-8').read()

#對文章進行分詞
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)

#讀取照片通過numpy.array函數將照片等結構數據轉化為np-array
mask=np.array(Image.open(picture_road))

#選擇屏蔽詞，不顯示在詞云里面
stopwords = set(STOPWORDS)
#可以加多個屏蔽詞
stopwords.add("
")

#創建詞云對象
wc = WordCloud(
        background_color="white",
        font_path='/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf',
        max_words=1000,  # 最多顯示詞數
        mask=mask, 
        stopwords=stopwords,
        max_font_size=100 # 字體最大值
        )

#生成詞云
wc.generate(text)

#從背景圖建立顏色方案
image_colors =ImageColorGenerator(mask) 

#將詞云顏色設置為背景圖方案
wc.recolor(color_func=image_colors)  

#顯示詞云
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')

#關閉坐標軸
plt.axis("off")

#顯示圖像
plt.show()

#保存詞云
wc.to_file('詞云圖.png')

下面這張圖是我爬了阿里巴巴招聘網站上所有數據分析職位需求，生成的詞云圖，大家可以看看阿里對數據分析師的要求～