词云是一种直观展示文本数据中词汇频率的可视化技术。本文以热门电视剧《扶摇》为例，介绍如何使用Python绘制词云。

准备工作

安装必要的库：

pip install wordcloud jieba matplotlib numpy pillow

• wordcloud：用于生成词云
• jieba：中文分词
• matplotlib：绘图
• numpy 和 Pillow：图像处理

步骤1：获取文本数据

收集《扶摇》相关的文本，例如剧评、简介或小说文本，保存为fuyao.txt。示例文本包含剧中人物和关键词：“扶摇直上九万里，长孙无极，孟扶摇，战北野，雅兰珠，齐震，非烟，宗越，云痕，简雪，凤璇，凤琦，无极，扶摇，五洲，天权，璇玑，扶风，轩辕，天煞，穹苍”。

步骤2：中文分词与停用词处理

使用jieba分词并过滤停用词。创建停用词表stopwords.txt，每行一个词。

`python import jieba

with open('fuyao.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()

words = jieba.lcut(text)

去除停用词

def load_stopwords(file):
stopwords = set()
with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
return stopwords

stopwords = loadstopwords('stopwords.txt')
filteredwords = [w for w in words if w not in stopwords and len(w) > 1]
textprocessed = ' '.join(filteredwords)
`

步骤3：生成词云

设置词云形状。准备一张名为mask.png的图片作为掩膜，可以用剧中人物剪影等。可选参数：font_path指定中文字体（如simhei.ttf），避免乱码。

`python from wordcloud import WordCloud import numpy as np from PIL import Image

mask_img = np.array(Image.open('mask.png'))

wc = WordCloud(
fontpath='simhei.ttf',
backgroundcolor='white',
maxwords=200,
width=800,
height=600,
mask=maskimg,
contourwidth=1,
contourcolor='steelblue'
)
wc.generate(text_processed)
`

步骤4：显示和保存词云

`python import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

wc.tofile('fuyaowordcloud.png')
`

主题上确保独特关注人物、个人看法以及对扶摇宗基本属性附加情感的分析被放大显示，展示权重词。”
采用自然分层分析方法表明”文字云的意图能根据偏好词汇配置得出；正确渲染美观明确。“因此可知我的建议遵循版权或来源遵循在适合媒体公开表示时注意说明获得数据。“若要从图片来观感实现二次创作“等等就需要包含上面正确的工具支持和安全的开放模式使用。剧情关键可以作为合适配置上传到自己对应保存夹为相关可合适信息分析增添鲜明、可见风格效果。最后配置做标准化再提供方可以作为PDF文件类型文档对目标结果输出相应类型图片符合良好准确保存工作。

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更新时间：2026-11-11 16:38:45