通天战队|高大上的词云，其实很简单( 二 ) 大家好

mask参数如果为空，以默认宽和高绘制。如果mask非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被具体的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。比如用Pillow读取某张图片，转换成Numpy的array格式，并将其设置为mask（遮罩）。除图片全白的部分将不会被绘制，其余部分会用于绘制词云。
scale指按照比例进行放大画布，默认为1 。如设置为1.5 ，则长和宽都是原来画布的1.5倍。
min_font_size指显示的最小的字体大小，默认为4 。 max_font_size指显示的最大的字体大小。
max_words指要显示的词的最大个数，默认为200 。
stopwords指需要停用的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS停用库。
background_color指背景颜色，默认为黑色（black）。如background_color='white',背景颜色为白色。
【通天战队|高大上的词云，其实很简单】mode参数默认为RGB ，当参数为RGBA并且background_color不为空时，背景为透明。
color_func指生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
wordcloud库如何将文本转化为词云呢？
（1）分隔，以空格分隔单词，如果是中文，使用jieba分词库切割。
（2）统计，单词出现次数并过滤
（3）字体，根据统计配置字号
（4）布局，颜色环境尺寸
接下来我们一起进行代码编写，通过3步来演示词云效果。
（1）准备分词文件和背景图片。
我们在网上找一些关于爱情美好的语句，黏贴到文本文件，命名为7xi.txt 。然后找一个好的背景，比如心型图案，要求背景白色或者透明，格式为png 。
（2）词云效果。
通过下段代码实现一个词云效果。
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS,ImageColorGenerator
import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import os
curpath = os.path.dirname(__file__)
filename = os.path.join(curpath, '7xi.txt')
backimg = os.path.join(curpath, 'back3.png')
savefilename = os.path.join(curpath, 'wordcloud.png')
#设置模板
backgroud_Image=np.array(Image.open(backimg))
#创建对象
wcd = WordCloud(background_color='white',width=400,height=200,font_path='simhei.ttf',mask=backgroud_Image,max_font_size=100, min_font_size=10,scale=1.5)
text=open(filename,'r',encoding='utf-8').read()
#对读取的文件进行分词
text=" ".join(jieba.lcut(text))
#生成词云
wcd.generate(text)
#保存图片
wcd.to_file(savefilename)
代码执行后生成wordcloud.png ，文件内容如图所示。

（3）美化效果。
默认词云的颜色以蓝绿冷色调偏多，看起来不是很舒服。我们换个颜色来显示，如下列代码。
image_colors = ImageColorGenerator(backgroud_Image)
wcd.recolor(color_func=image_colors)
#保存图片
wcd.to_file(savefilename)
代码执行后，文件内容如图所示。
除此之外，还可以显示在Matplotlib的窗口中，只需要增加如下代码即可。
plt.imshow(wcd)
plt.axis('off') #关闭坐标轴