diff --git a/(4)词云图.py b/(4)词云图.py
new file mode 100644
index 0000000..7718e57
--- /dev/null
+++ b/(4)词云图.py
@@ -0,0 +1,42 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+# 作者：Halcyon（王思平102201544）
+
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+from wordcloud import WordCloud
+
+
+def generate_wordcloud_from_excel(file_path):
+
+    # 1、读取相应文件
+    df = pd.read_excel(file_path)
+
+    # 2、确认是否包含'词汇'和'频率'两列
+    if '词汇' not in df.columns or '频率' not in df.columns:
+        print("excel文件中缺少 '词汇' 或 '频率' 列。")
+        return
+
+    # 3、将词汇和频率转换为字典
+    content = dict(zip(df['词汇'], df['频率']))
+
+    # 4、生成词云图
+    wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', width=1371, height=771)  # 生成参数
+    wc.generate_from_frequencies(content)  # WordCloud库中的generate_from_frequencies方法用于根据提供的词频数据生成词云。‌这个方法需要一个字典作为输入，其中键是单词，值是对应的词频。
+
+    # 5、保存词云图到指定位置
+    output_folder = 'output'  # 指定输出文件夹
+    if not os.path.exists(output_folder):  # 如果文件夹不存在就创建它
+        os.makedirs(output_folder)
+    output_path = os.path.join(output_folder, '词云图.png')  # 生成完整的文件路径
+    wc.to_file(output_path)
+
+    # 6、显示词云图
+    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
+    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
+    plt.show()
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    file_path = 'output\\高频词.xlsx'  # 可替换为任意excel文件路径
+    generate_wordcloud_from_excel(file_path)