词云图是将词汇按照频率的高低显示不同大小而形成的图，可以一目了然地看出关键词。下面是词云图的python代码～

#导入需要模块
import jieba
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from PIL import Image 
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator

text_road=str(input('请输入文章的路径：'))
picture_road=str(input('请输入图片的路径：'))

#加载需要分析的文章
text = open(text_road,'r',encoding='utf-8').read()

#对文章进行分词
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)
wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)

#读取照片通过numpy.array函数将照片等结构数据转化为np-array
mask=np.array(Image.open(picture_road))

#选择屏蔽词，不显示在词云里面
stopwords = set(STOPWORDS)
#可以加多个屏蔽词
stopwords.add("
")

#创建词云对象
wc = WordCloud(
        background_color="white",
        font_path='/Library/Fonts/Arial Unicode.ttf',
        max_words=1000,  # 最多显示词数
        mask=mask, 
        stopwords=stopwords,
        max_font_size=100 # 字体最大值
        )

#生成词云
wc.generate(text)

#从背景图建立颜色方案
image_colors =ImageColorGenerator(mask) 

#将词云颜色设置为背景图方案
wc.recolor(color_func=image_colors)  

#显示词云
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear')

#关闭坐标轴
plt.axis("off")

#显示图像
plt.show()

#保存词云
wc.to_file('词云图.png')

下面这张图是我爬了阿里巴巴招聘网站上所有数据分析职位需求，生成的词云图，大家可以看看阿里对数据分析师的要求～