词云：
import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook(‘data.xlsx‘)
第二步：过滤数据并且获得国内疫情数据的地点与确诊人数数据
ws = wb[‘国内疫情‘]
frequency_in = {}
for row in ws.values:
if row[0] == ‘省份‘:
pass
else:
frequency_in[row[0]] = float(row[1])
第三步：词云
from wordcloud import WordCloud
#中文隶书
wordcloud = WordCloud(font_path=‘C:/Windows/Fonts/SIMLI.TTF‘,
background_color="white",
width=1920,height=1080)
其中使用C:/Windows/Fonts/SIMLI.TTF表示中文隶书的表示方式，也可以使用其他的表示方式。
第四步：构建词云
#数据确诊病例生成词云 wordcloud.generate_from_frequencies(frequency_in) #保存词云 wordcloud.to_file(‘wordcloud_in.png‘)
国内疫情词云结果：
接下来绘制国外的词云：
首先从不同的sheet里获取数据：
frequency_out = {}
sheet_name = wb.sheetnames
for each in sheet_name:
if "洲" in each:
ws = wb[each]
for row in ws.values:
if row[0] == ‘国家‘:
pass
else:
frequency_out[row[0]] = float(row[1])
接下来绘制词云：
#数据确诊病例生成词云 wordcloud.generate_from_frequencies(frequency_out) #保存词云 wordcloud.to_file(‘wordcloud_out.png‘)
结果展示：
本次内容参考自：
https://www.jianshu.com/p/5c8b67037a4e
https://www.bilibili.com/video/bv1X54y1R7cu
原文：https://www.cnblogs.com/zhuozige/p/12933312.html