【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-评论用户名词云图实现
大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解主页-评论用户名词云图实现
视频在线地址：
2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫) 视频教程 （火爆连载更新中..）_哔哩哔哩_bilibili
课程简介：
本课程采用主流的Python技术栈实现，Mysql8数据库，Flask后端，Pandas数据分析，前端可视化图表采用echarts，以及requests库，snowNLP进行情感分析，词频统计，包括大量的数据统计及分析技巧。
实现了，用户登录，注册，爬取微博帖子和评论信息，进行了热词统计以及舆情分析，以及基于echarts实现了数据可视化，包括微博文章分析，微博IP分析，微博评论分析，微博舆情分析。最后也基于wordcloud库实现了词云图，包括微博内容词云图，微博评论词云图，微博评论用户词云图等功能。
主页-评论用户名词云图实现
首先参考前面wordcloudTest.py，我们在util包下新建wordcloudUtil.py
import numpy as np
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordClouddef genWordCloudPic(str, maskImg, outImg):"""生成云图:param str: 词云 空格隔开:param maskImg: 形状模版图片:param outImg: 输出的词云图文件名:return:"""img = Image.open('./static/' + maskImg) # 形状模版图片img_arr = np.array(img) # 转成图片数组对象wc = WordCloud(width=800,height=600,background_color='white',colormap='Blues',font_path='STHUPO.TTF',mask=img_arr)wc.generate_from_text(str)# 绘制图片plt.imshow(wc)# 不显示坐标轴plt.axis('off')plt.savefig('./static/' + outImg, dpi=500)
commentDao实现获取TOP前50评论用户名方
page.py的home()方法里，调用articleDao获取数据，最后调用wordcloud工具类方法生成词云图
# 获取top50评论用户名top50CommentUserList = commentDao.getTopCommentUser()top50CommentUserNameList = [cu[0] for cu in top50CommentUserList]str = ' '.join(top50CommentUserNameList)# 生成评论用户名词云图wordcloudUtil.genWordCloudPic(str, 'comment_mask.jpg', 'comment_user_cloud.jpg')
index.html页面通过img标签显示词云图
<div class="card-body"><h4 class="font-weight-bold mb-3">评论用户名词云图</h4><img style="width:100%" src="/static/comment_user_cloud.jpg" alt=""></div> 