WordCloud库不支持自动按年份提取关键词，年度词云需先准备真实文本数据再渲染；必须指定中文字体路径（如simhei.ttf）避免乱码；中文须用jieba分词后拼空格字符串输入，否则因无空格被当单长词过滤；停用词、min_word_length等参数需手动配置。
WordCloud 库本身不支持直接按年份自动提取关键词，所谓“年度总结词云”本质是：你得先准备好这一年里你想可视化的真实文本数据，再用 WordCloud 渲染。别指望它读日历、爬微信聊天记录或自动归纳KPI——那是你自己的数据预处理责任。
怎么让词云只显示中文且不乱码
默认字体不支持中文，生成的词云全是方块或空心字。必须显式指定中文字体路径，否则 generate() 会静默失败或渲染异常。
- Windows 用户常用
"simhei.ttf"（黑体），路径一般在C:\Windows\Fonts\simhei.ttf；macOS 可试"/System/Library/Fonts/PingFang.ttc"或"/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc" - 用
font_path参数传入，不是font_path写成font_path=就完事——路径必须存在，建议先用os.path.exists()检查 - 如果用 Jupyter，记得在
WordCloud初始化后加plt.imshow()+plt.axis("off")，否则可能只显示坐标轴不显示图
为什么我的词云空白或只有几个词
常见原因不是代码错，而是输入文本没清洗干净，或者分词逻辑缺失。
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WordCloud默认按空格切词，中文没有空格，所以整段中文会被当做一个超长“词”，直接被过滤（因长度超默认max_words=200或字符数限制） - 必须先用
jieba或pkuseg分词，再用" ".join()拼成带空格的字符串传给generate_from_text() - 停用词要自己加：用
stopwords=set(["的", "了", "和"])传给WordCloud(stopwords=...)，别依赖库自带的英文停用词表 - 单字（如“我”“人”“好”）默认被忽略，如需保留，设
min_word_length=1
如何控制词频权重和视觉重点
WordCloud 的核心是词频，但你可以绕过原始计数，用 generate_from_frequencies() 直接喂字典，实现自定义加权。
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- 比如年度总结里，“OKR完成率”比“会议”重要，可手动把前者频次设为 50，后者设为 5
- 词频字典 key 是字符串，value 是数字（支持 float），但注意 value 太小（如
- 想突出某几个关键词又不想改频次？用
collocations=False关闭二元词组合并，再配合regexp参数自定义切分规则（例如强制保留“Q3复盘”不被拆开） - 颜色太单调？传
colormap="plasma"或自定义函数，但注意 matplotlib colormap 名称要拼对，"viridis"不是"virdis"
真正卡住人的从来不是 WordCloud 的那一行 wc.generate(...)，而是前面那几十行数据清洗、分词、去重、映射权重的逻辑——尤其当你从钉钉导出的 CSV 里混着时间戳、@人名、系统提示语的时候。
