这段代码存在一处拼写错误，`backgroud_color` 应该为 `background_color`，正确的属性名才能够被 `WordCloud` 类正确识别和使用。 以下是修改后的代码： ```python import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt text='中华文化博大精深，包含诗词、书法、绘画、音乐、戏曲等多个领域。今天我们要传承和弘扬中华文化，让它在新的时代里焕发出更加绚丽的光彩。' # 使用精确模式对文本进行分词 seg_list =jieba.cut(text,cut_all=False) words=''.join(seg_list) # 创建词云对象，指定字体、颜色等参数 wordcloud=WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', # 修正拼写错误 max_words=10, width=400,height=400, margin=1 ).generate(words) # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(10,5)) # 显示词云图，使用双线性插值法 plt.imshow(wordcloud,interpolation='bilinear') # 关闭坐标轴 plt.axis('off') # 显示图形 plt.show() ``` 三条额外需要注意的逻辑点： 1. 要确保 `simhei.ttf` 字体文件存在于当前工作目录中，否则会因为找不到字体文件而报错。 2. 在生成词云时，`max_words` 参数会限制词云图中显示的最大词数，根据实际需求调整该参数以展示合适数量的词汇。 3. `jieba.cut` 函数有不同的分词模式（精确模式、全模式等），选择不同模式会得到不同的分词结果，需根据文本特点和分析目的来选择。 [2025-06-09 09:14:30 | AI写代码神器 | 408点数解答]