制作中文词云图的Python源码实例

制作中文词云图的Python源码实例：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

def generate_wordcloud(text):
    # 使用jieba库进行中文分词
    word_list = jieba.cut(text)
    # 将词列表转换为空格分隔的字符串
    word_str = " ".join(word_list)
    
    # 生成词云
    wordcloud = WordCloud(font_path="STHeiti Medium.ttc",
                          background_color='white',
                          width=800,
                          height=600).generate(word_str)
                          
    # 显示词云图
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()

def main():
    # 待处理的文本
    text = "我爱中国，我爱北京，我爱天安门广场！"
    
    # 生成词云
    generate_wordcloud(text)

if __name__ == '__main__':
    main()

使用例子：

上述源代码中的text变量是待处理的中文文本，可以根据实际需求进行修改。运行上述代码，将会得到一个中文词云图，其中显示了出现次数较多的词语在图中的大小。

例如，如果text变量的值为"我爱中国，我爱北京，我爱天安门广场！"，则生成的词云图将会包含词语"我"、"爱"、"中国"、"北京"和"天安门广场"等。词云图中，出现次数较多的词语将会显示得较大，出现次数较少的词语将会显示得较小。

可以使用该词云图来进行文本分析、数据可视化等任务。