下面以topic 0为例。此处使用的不是词频,而是词的权重,意义相同。
topic=(0,'0.134*"改装" + 0.054*"黑色" + 0.027*"求购" + 0.027*"位置" + 0.020*"更好" + 0.020*"减震" + 0.017*"自动挡" + 0.016*"实车" + 0.015*"发布" + 0.014*"周末" + 0.014*"一路" + 0.014*"回家" + 0.014*"刹车片" + 0.014*"无线" + 0.014*"模块" + 0.012*"咋样" + 0.011*"加个" + 0.011*"次" + 0.010*"行李架" + 0.009*"件" + 0.009*"帅" + 0.009*"刹车盘" + 0.009*"没人" + 0.009*"卡钳" + 0.008*"排气管"')
进行预处理,转换成{词:权重,...}的字典形式。
word_dict={} topic_= topic[1].replace(' ','').replace('"','').split('+')for iinrange(len(topic_)): word_dict[topic_[i].split('*')[1]]=float(topic_[i].split('*')[0])print(word_dict)#输出字典查看一下形式{'改装':0.134,'黑色':0.054,'求购':0.027,'位置':0.027,'更好':0.02,'减震':0.02,'自动挡':0.017,'实车':0.016,'发布':0.015,'周末':0.014,'一路':0.014,'回家':0.014,'刹车片':0.014,'无线':0.014,'模块':0.014,'咋样':0.012,'加个':0.011,'次':0.011,'行李架':0.01,'件':0.009,'帅':0.009,'刹车盘':0.009,'没人':0.009,'卡钳':0.009,'排气管':0.008}

词云形状

词云形状这里选择自定义,使用汽车形状如下图1.jpg:
picture= np.arrany(Image.open('data/1.jpg'))#获取图片的三维数组表示 word_cloud= wordcloud.WordCloud( font_path='data/STXINGKA.TTF',#设置字体格式 mask= picture,#设置词云形状 max_words=50,#设置最多显示词数 max_font_size=100#设置字体最大值)

根据字典生成词云

word_cloud.generate_from_frequencies(word_dict) image= word_cloud.to_image()#词云转换成图片 image.show()#显示图片 plt.axis('off') plt.imshow() plt.show()#plt的三行代码显示效果与image.show()相同
得到的结果如图:
简单的词云图就完成了。
参考:
用Python实现一个词频统计(词云)图https://www.jianshu.com/p/28718ba04bc9?from=groupmessage