import xlrd
import jieba
import pymysql
import matplotlib.pylab as plt
from wordcloud import WordCloud
from collections import Counter
import numpy as np def getExcelData(excel,txt):
readbook = xlrd.open_workbook(excel)
sheet = readbook.sheet_by_index(2) #取第二个sheet页
rows = sheet.nrows
i = 0
while i < rows:
txt += sheet.cell(i, 2).value #取第三列的值
i += 1
seg_list = jieba.cut(txt)
c = Counter()
result = {}
for x in seg_list:
if len(x) > 1 and x != '\r\n':
c[x] += 1
for (k, v) in c.most_common():
result[k] = v #放到字典中,用于生成词云的源数据
return result def makeWordCloud(txt):
x, y = np.ogrid[:300, :500] mask = (x - 150) ** 2 + (y - 150) ** 2 > 150 ** 2
mask = 255 * mask.astype(int) wc = WordCloud(background_color="white",
max_words=500,
mask=mask,
repeat=True,
width=1000,
height=1000,
scale=4, #这个数值越大,产生的图片分辨率越高,字迹越清晰
font_path="C:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF")
wc.generate_from_frequencies(txt)
wc.to_file('abc.png') plt.axis("off")
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.show() if __name__ == '__main__':
txt = ''
makeWordCloud(getExcelData('getdata.xlsx', txt))

  

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