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思維導圖：
效果（語句版）：
源碼：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Mar 5 17:59:29 2019
@author: dell
"""
# =============================================================================
# 步驟：
# 分割aaa = jieba.cut(str,cut_all=True/False)
# 連接bbb = " ".join(aaa)
# 制作xxx = WordCloud(background_color,font_path).generate(bbb) #bbb為字符串
# 顯示plt.imshow(xxx) #不能用plt.show()
# 取消坐標軸的顯示Matplotlib.pyplot.axis("off")
# 存為圖片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) #切成了一個個的字符串
xxx = " ".join(word_list) #"分隔符".join(需要被連接的數據) 將內容連接為字符串
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) #沒有實際顯示，只有背景！！！
plt.imshow(myWordCloud)
myWordCloud.to_file("詞云圖片.jpg") #保存為圖片
注意事項：
<一> jieba分詞
import jieba
wordList = jieba.cut("機器學習,算法對新鮮樣本!的適應能力：叫泛化能力",cut_all=False)
print(type(wordList)) #類型是一個生成器generator
print(wordList) #本身是一個生成器對象generator Object
for list in wordList:
if list in ",./;'[]~!@#$%^&*()_+，。、；‘ 【】~！@#￥%……&*（）——+《 》？：“{}<>?:\n\r":
None
else:
print(list)
<二> 對詞圖進行重新上色的注意事項
<三> 讀取圖片時候的注意事項
a = np.array(Image.open(路徑))
<四> python中文件路徑注意事項
<五> Spyder中的注釋快捷鍵
以上所述是小編給大家介紹的Python數據可視化編程 - 詞云生成并保存（jieba+WordCloud）詳解整合，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對億速云網站的支持！
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