pip install jieba  
pip install wordcloud
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install PIL

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors
from wordcloud import WordCloud
import numpy as np
from PIL import Image

#加载需要分析的文本
text=open('musicpl.txt',encoding="utf-8").read()
print(text)

#导入文本数据进行简单的文本处理，去掉换行符，半角和全角空格
text=text.replace("\n","").replace("\u3000","").replace("\u0020","")
print(text)

#分词
text_cut=jieba.lcut(text)

#将分好的词用空格分隔开并连接成字符串
text_cut="  ".join(text_cut)
print(text_cut)

#导入停词
stop_words=open("stop.txt",encoding="utf-8").read().split("\n")

#导入背景图（心形图片），注意背景图除了目标形状外，其余地方都应是空白的
background=Image.open("xin.jpg")

#将背景图转换为ndarray类型的数据
graph=np.array(background)

#设置词云中字体颜色可选择的范围，这个我就不设置了
#color_list=["#FF0000","#FF0000","#DC143C"]
#colormap=colors.ListedColormap(color_list)

#生成词云,font_path为词云中的字体,background_color为词云图中背景颜色，stopwords为去掉的停词，mask为背景图，colormap为词云图颜色
word_cloud=WordCloud(font_path="C:/Windows/Fonts/simsun.ttc",
                   background_color="white",stopwords=stop_words,mask=graph) 
# 如果设置词云中字体颜色可选择的范围，就将 colormap=colormap 加入上边括号末尾

#生成词云
word_cloud.generate(text_cut)

#运用matplotlib中的相关函数生成词云
plt.figure(figsize=(12,8),dpi=100)

#显示词云
plt.imshow(word_cloud)

#去掉其显示的坐标轴
plt.axis("off")

#保存展示词云图
plt.savefig("词云图.png")
plt.show()