Python利用WordCloud结合文本与图片生成词云

木白

发布时间：2026-10-13 | 3人浏览过

原创

本文介绍如何使用Python的wordcloud库，结合jieba分词和imageio图像处理，通过读取文本文件和背景图片生成自定义形状的词云。文章提供了完整的代码示例，涵盖文本预处理、词语分割、图片读取及词云生成保存的全过程，帮助开发者快速实现可视化效果。

Python生成词云的基本流程

利用现有的TXT文本素材与图片资源，借助wordcloud库即可生成词云图。主要操作流程包括以下几个步骤：

第一步，读取TXT文本文件并进行基础的数据清洗与处理；

第二步，读取指定的图片文件，将其作为词云的生成背景或遮罩；

第三步，实例化并生成词云对象，最后将结果保存为图像文件。

实现该功能需要引入三个核心库：jieba用于将文本分割为独立的词语序列，imageio用于读取图像数据，而wordcloud则是生成词云的核心功能库。

以下示例展示了使用个人简历文本与照片生成词云图的效果：

代码实现与配置详解

具体实现代码如下：


import jieba
import imageio
import wordcloud


# 读取txt文本
with open('resume.txt','r',encoding='utf-8') as f:
  text = f.read()

# 简单处理文本，删除空格等多余字符
text = text.replace(' ','').replace('\t','').replace('\n','')
# 使用jieba分隔词语
wordlist = jieba.lcut(text)  # ['aa','bb','cc'...]
# print(wordlist)
# 用空格连接各个词语，又形成一个大字符串
string = ' '.join(wordlist)  # 'aa bb cc'

# 读取图片
image = imageio.imread('ding.jpg')


# 生成词云图片
# 先实例化一个词云对象
wc = wordcloud.WordCloud(width=image.shape[0], # 词云图宽度同原图片宽度
            height=image.shape[1],
            background_color='white', # 背景颜色白色
            font_path='msyh.ttc', # 指定字体路径，微软雅黑，可从win自带的字体库中找
            mask=image,  # mask 指定词云形状图片，默认为矩形
            scale=3)  # 默认为1，越大越清晰
# 再给词云输入文字
wc.generate(string)
# 保存成文件
wc.to_file('wordcloud21.png')

以上内容为本文的全部介绍，希望能为读者的学习提供有益参考，同时也感谢大家对本平台的支持。