網上看到一個txt文本信息，共2351條飯否記錄，據說是微信之父每天發的飯否記錄，其實我不知道什么是飯否。我讀取這個文本內容，展示到詞語圖上。之前也使用過，但是好久沒有玩Python了，稱假期空閑，練習練習。開始發行“通過網頁”變成了高頻詞匯，一看源文本文件，發行每條記錄的后面都包含“ 2010-11-26 13:59 通過網頁”，這樣通過網頁肯定是高頻詞了，所有重新處理了源文本信息，使用正則表達式式，提前時間節點前的任意字符。使用的正則表達式：.+(?=(\d{4}\-\d{2}\-\d{2}))

提前信息如下：

找一個背景，網上找奮斗圖片，去掉背景色，裁剪人物。

完整代碼：

from osimport path

from PILimport Image

import numpyas np

import matplotlib.pyplotas plt

import os

import chardet

from wordcloudimport WordCloud, STOPWORDS

# get data directory (using getcwd() is needed to support running example in generated IPython notebook)

d = path.dirname(__file__)if "__file__" in locals()else os.getcwd()

print(d)

# Read the whole text.

# text = open(path.join(d, 'ZXL.txt'), encoding='utf-8', errors='ignore').read()

with open(path.join(d, 'ZXL.txt'), 'rb')as f:

raw_data = f.read()

result = chardet.detect(raw_data)

use_encoding = result['encoding']

# 查看文本使用的編碼

print(use_encoding)# utf-8

text =open(path.join(d, 'ZXL.txt'), 'r', encoding=use_encoding).read()

# read the mask image

fight_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "fight.png")))

# 指定字體文件路徑

font_path =r'C:\Windows\Fonts\方正粗黑宋簡體.ttf'

# 創建詞云圖對象并設置字體

stopwords =set(STOPWORDS)

wc = WordCloud(background_color="white",

? ? ? ? ? ? ? max_words=6000, mask=fight_mask,

? ? ? ? ? ? ? font_path=font_path,

? ? ? ? ? ? ? stopwords=stopwords,

? ? ? ? ? ? ? contour_width=3,

? ? ? ? ? ? ? contour_color='steelblue')

# generate word cloud

wc.generate(text)

# store to file

wc.to_file(path.join(d, "ZXL_example.png"))

# show

plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')

plt.axis("off")

plt.show()

運行效果如下：

生產圖片文件：