font_path : string #字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf' width : int (default=400) #输出的画布宽度，默认为400像素 height : int (default=200) #输出的画布高度，默认为200像素 prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）mask : nd-array or None (default=None) #如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。scale : float (default=1) #按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍 min_font_size : int (default=4) #显示的最小的字体大小 font_step : int (default=1) #字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差 max_words : number (default=200) #要显示的词的最大个数 stopwords : set of strings or None #设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS background_color : color value (default=”black”) #背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色 max_font_size : int or None (default=None) #显示的最大的字体大小 mode : string (default=”RGB”) #当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明 relative_scaling : float (default=.5) #词频和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None #生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func regexp : string or None (optional) #使用正则表达式分隔输入的文本 collocations : bool, default=True #是否包括两个词的搭配 colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” #给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法 random_state : int or None #为每个单词返回一个PIL颜色 fit_words(frequencies) #根据词频生成词云generate(text) #根据文本生成词云generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) #根据词频生成词云generate_from_text(text) #根据文本生成词云process_text(text) #将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）recolor([random_state, color_func, colormap]) #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多to_array() #转化为 numpy arrayto_file(filename) #输出到文件

class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9,mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4, stopwords=None, random_state=None,background_color='black', max_font_size=None, font_step=1, mode='RGB', relative_scaling=0.5, regexp=None, collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)

font_path : string //字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'width : int (default=400) //输出的画布宽度，默认为400像素height : int (default=200) //输出的画布高度，默认为200像素prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍。min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小font_step : int (default=1) //字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDSbackground_color : color value (default=”black”) //背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_funcregexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。fit_words(frequencies) //根据词频生成词云generate(text) //根据文本生成词云generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云generate_from_text(text) //根据文本生成词云process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）recolor([random_state, color_func, colormap]) //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。to_array() //转化为 numpy arrayto_file(filename) //输出到文件

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-#coding=utf-8#导入wordcloud模块和matplotlib模块from wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.misc import imread#读取一个txt文件text = open('test.txt','r').read()#读入背景图片bg_pic = imread('3.png')#生成词云wordcloud = WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',scale=1.5).generate(text)image_colors = ImageColorGenerator(bg_pic)#显示词云图片plt.imshow(wordcloud)plt.axis('off')plt.show()#保存图片wordcloud.to_file('test.jpg')