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wzjs 2025/9/14 23:01:26

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本文展示如何用 Python 从之前生成的词频 Excel 文件中读取词频数据，结合 wordcloud 和背景图，批量生成直观美观的词云图。适用于文本分析、内容展示、报告可视化等场景。

📂 第一步：读取所有 Excel 词频文件

import os
from openpyxl import load_workbook
import numpy as np
from PIL import Image
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as pltpath = '词频'
files = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
maskImage = np.array(Image.open('background.png'))

利用 os.listdir() 遍历词频 Excel 文件；
使用 background.png 作为词云背景形状。

📈 第二步：逐文件读取词频并生成词云

for file in files:wb = load_workbook(file)ws = wb.activewordFreq = {ws[f"A{i}"].value: ws[f"B{i}"].valuefor i in range(2, ws.max_row + 1)}

将每张 Excel 转为 dict[word] = freq，为下一步骤做准备。

🖌 第三步：用 mask 图生成词云并保存

    wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf',mask=maskImage,max_words=500,max_font_size=100)wc.generate_from_frequencies(wordFreq)basename = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0][:4]wc.to_file(f"词云图/{basename}.png")plt.imshow(wc)plt.axis('off')plt.show()

generate_from_frequencies() 直接基于词频生成词云，是推荐方式 Kaggle+15Medium+15topcoder.com+15；
传入 maskImage 时词云会按背景形状生成 GitHub+1Medium+1；
font_path 设置常用中文黑体避免乱码；
to_file() 将结果保存为 PNG，同时用 matplotlib 展示。

🖼️ 结果展示区

✅ 小结与注意事项

使用 generate_from_frequencies() 避免文本分词误差 holisticseo.digital；
mask 图需确保背景为白色（RGB 255），否则可能形状识别失败 Stack Overflow；
可以优化方式包括：
- 使用 ImageColorGenerator 从背景图提取配色 GitHub+7peritract.github.io+7Stack Overflow+7；
- 添加 contour_color 与 contour_width 增加外轮廓；
- 控制词云尺寸、scale 参数提升清晰度；
- 自定义停词集排除无用词。