＃インポートモジュールが必要 インポートjieba インポートnumpyのAS NP インポートは、ASのPLTをmatplotlib.pyplot から PIL インポート画像 から wordcloud インポートwordcloud、ストップワード、ImageColorGenerator text_road = STR（INPUT（' ：記事のパスを入力します' ）） picture_road = STR（INPUT（「画像へのパスを入力：」）） ＃の負荷物品の必要な分析 テキスト=オープン（text_road、「Rを」、=コード「UTF-8 」）.read（） ＃をワード物品であることが = jieba.cut wordlist_after_jieba（テキスト、cut_all = 偽） wl_space_split = " " .join（wordlist_after_jieba） ＃あるリードnumpy.array機能構成データによって、光アレイNPへ様 =マスク（（Image.openをnp.arrayをpicture_road）） ＃ワードクラウドに表示されない選択されたマスク・ワード、 ストップワード= SET（ストップワード） ＃は、ストップワードの複数に追加することができる （stopwords.add 「」）＃は、ワードクラウドは、オブジェクトを作成 WC = wordcloud（ BACKGROUND_COLOR = 」をホワイト」、 font_path = ' /ライブラリ/ Fonts / Unicode.ttfのArial ' 、 MAX_WORDS = 1000、 ＃の表示ワードの最大数は、 マスク=はマスク、 ストップワード = ストップワード、 max_font_size = 100 ＃フォント最大 ） ＃は、ワードクラウド生成 wc.generate（テキスト）は ＃背景からカラースキームを確立 image_colors = ImageColorGenerator（マスク） ＃ワードクラウドの背景色は、プログラムに設定されている wc.recolor（color_func = image_colors） ＃の表示ワードクラウド plt.imshow（WC、補間= 「バイリニア」） ＃閉じる軸 plt.axis（「オフ」） ＃1 表示画像 plt.show （） ＃保存ワードクラウド wc.to_file（「ワードクラウド.PNG 」）
＃wordcloudインポートWordCloud、ストップワード、ImageColorGenerator text_road = STR（入力（ '記事のパスを入力してください：'））からPILインポートイメージからPLTとしてNPインポートmatplotlib.pyplotとしてインポートjiebaimportのnumpyのにインポートモジュールニーズpicture_road = STR（入力（ '画像へのパスを入力：UTF-8「）読み取る '=コード、' をR '））＃負荷が必要な紙は、テキスト=オープン（text_roadを分析'（）＃記事ワードwordlist_after_jieba = jieba.cut（テキストです、。 cut_all = False）がwl_space_split = "" .join（wordlist_after_jieba）＃numpy.array写真に機能設定データによって読まれているNP-arraymask = np.array（Image.open（picture_road））＃ワード選択画面ではなく、ディスプレイストップワード=セット（ストップワード）＃は、ストップワードの複数に追加することができる（「<BR/>」）をstopwords.add＃WC = wordCloud（BACKGROUND_COLOR =「白」、font_path =「/ライブラリ内部ワードクラウド・ワードクラウドオブジェクトを作成/フォント/ゴシックUnicode.ttf」、max_words = 1000、＃ショーマスク=マスク、ストップワード=ストップワード、max_font_size = 100＃最大フォント）＃ワードクラウド生成さWCアップワードの数。＃背景色スキームimage_colorsを確立= ImageColorGenerator（マスク）＃表示色は、ワードクラウドワードクラウドplt.imshow（WC、補間=「バイリニア」背景プログラムはwc.recolorある（color_func = image_colors）＃に設定されている（テキスト）を生成ワードクラウドwc.to_file保存）＃閉じる軸plt.axis（ "オフ"）＃表示画像plt.show（）＃（ 'ワードクラウド.PNG'）