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效果（语句版）：
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# -*- coding: utf-8 -*-
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created on tue mar 5 17:59:29 2019
@author: dell
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# 步骤：
# 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=true/false)
# 连接bbb = " ".join(aaa)
# 制作xxx = wordcloud(background_color,font_path).generate(bbb) #bbb为字符串
# 显示plt.imshow(xxx) #不能用plt.show()
# 取消坐标轴的显示matplotlib.pyplot.axis("off")
# 存为图片xxx.to_file(path)
# =============================================================================
from wordcloud import wordcloud
from matplotlib import pyplot as plt
import jieba
with open("pythontest.txt",encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
#textfromfile = open("pythontest",encoding = "utf-8").read()
word_list = jieba.cut("abvdefg",cut_all=true) #切成了一个个的字符串
xxx = " ".join(word_list) #"分隔符".join(需要被连接的数据) 将内容连接为字符串
mywordcloud = wordcloud(background_color="white",font_path='c:\windows\fonts\stzhongs.ttf').generate(text)
#mywordcloud = wordcloud(background_color="white",width=1000,height=860,font_path='c:\windows\fonts\stzhongs.ttf').generate(text)
plt.axis("off")
#plt.show(mywordcloud) #没有实际显示，只有背景！！！
plt.imshow(mywordcloud)
mywordcloud.to_file("词云图片.jpg") #保存为图片
注意事项：
<一> jieba分词
import jieba
wordlist = jieba.cut("机器学习,算法对新鲜样本!的适应能力：叫泛化能力",cut_all=false)
print(type(wordlist)) #类型是一个生成器generator
print(wordlist) #本身是一个生成器对象generator object
for list in wordlist:
if list in ",./;'[]~!@#$%^&*()_+，。、；‘ 【】~！@#￥%……&*（）——+《 》？：“{}<>?:\n\r":
none
else:
print(list)
<二> 对词图进行重新上色的注意事项
<三> 读取图片时候的注意事项
a = np.array(image.open(路径))
<四> python中文件路径注意事项
<五> spyder中的注释快捷键
以上所述是小编给大家介绍的python数据可视化编程 - 词云生成并保存（jieba+wordcloud）详解整合，希望对大家有所帮助
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