在做词云图的时候，因为需要指定形状的词云图，所以想到用ppt绘制形状，将透明背景的形状另存为png图片保存到本地。
保存的图片如下：
再调用wordcloud包绘制词云图，设置词云背景为前面保存的png图片。
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
from imageio import imread
# from scipy.misc import imread
# 导入文本数据并进行简单的文本处理
# 去掉换行符和空格
text = open("text.txt", encoding='utf-8').read()
text = text.replace('\n', "").replace("\u3000", "")
# 分词，返回结果为词的列表
text_cut = jieba.lcut(text)
# 将分好的词用某个符号分割开连成字符串
text_cut = ' '.join(text_cut)
# 导入停词
# 用于去掉文本中类似于'啊'、'你'，'我'之类的词
stop_words = open("stopwords.txt", encoding="utf8").read().split("\n")
background = Image.open("cloud.png").convert('RGB')
# im=imread('cloud_new.png',pilmode="CMYK")
graph = np.array(background)
# background = imread()
# 使用WordCloud生成词云
word_cloud = WordCloud(scale=4, # 图片分辨率
font_path="msyh.ttc", # 设置词云字体
# min_font_size=30, # int (default=4) 显示的最小的字体大小
# max_font_size=None, # int (default=None) 显示的最大的字体大小
# font_step=4, # 字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差
# max_words=200, # int (default=200) #要显示的词的最大个数
relative_scaling=0.1, # float (default=.5) #词频和字体大小的关联性
background_color="white", # 词云图的背景颜色
mask=graph, # 指定词云的形状
stopwords=set(stop_words)
) # 去掉的停词
word_cloud.generate(text_cut)
# 运用matplotlib展现结果
plt.subplots(figsize=(12, 8))
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis("off")
# plt.savefig("wordcloud.jpg")
plt.show()
结果如下，不知道为什么，生成的图云还是矩形形状。
了解到ppt绘制的形状图用python读取后原本的透明背景变成了白色背景。🆗 那就用python把白色背景变透明吧。
把png的白色背景变透明
import PIL.Image as Image
# 如果当前位深是32的话，可以不用写转RGBA模式的这一句，但是写上也没啥问题
# 从RGB（24位）模式转成RGBA（32位）模式
img = Image.open('cloud.png').convert('RGBA')
W, L = img.size
white_pixel = (0, 0, 0, 0) # 白色
for h in range(W):
for i in range(L):
if img.getpixel((h, i)) == white_pixel:
img.putpixel((h, i), (255, 255, 255, 0)) # 设置透明
img.save('cloud_new.png') # 自己设置保存地址
修改后的词云背景图片cloud_new.png如下：
用修改后的词云背景cloud_new.png重新跑一遍词云代码，生成的词云结果如下：
参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1847968