在数据可视化图表中，用P艳所有人词云图的干张应用随处可见。它通常是图惊对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的用P艳所有人大小集中显示高频词，简洁直观高效，干张今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的图惊词云图。

小试牛刀

我们先来尝试绘制一张简单的用P艳所有人词云图，用到的干张Python当中的wordcloud模块来绘制，

import jieba

from wordcloud import WordCloud

import matplotlib.pyplot as plt

我们导入文本内容，图惊并且去除掉一下换行符和空格，用P艳所有人代码如下：

text = open(r"明朝那些事儿.txt",干张encoding=utf8).read()

text = text.replace(\n,"").replace("\u3000","")

我们需要将其分成一个个的词，这个时候就需要用到jieba模块了，图惊代码如下：

text_cut = jieba.lcut(text)

# 将分好的用P艳所有人词用某个符号分割开连成字符串

text_cut = .join(text_cut)

当然了，得到的干张结果当中或许存在着不少我们不需要看的、无关紧要的图惊内容，网站模板这个时候就需要用到停用词了，我们可以自己来构建，也可以直接使用别人已经构建好的停词表，这里小编采用的是后者，代码如下：

stop_words = open(r"常见中文停用词表.txt").read().split("\n")

下面便是绘制词云图的核心代码了。

word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体

background_color="white", # 词云图的背景颜色

stopwords=stop_words) # 去掉的停词

word_cloud.generate(text_cut)

word_cloud.to_file("1.png")

output

这样一张极其简单的词云图算是做好了，当然我们可以给它添加一个背景图片，例如下面这张图片，

主要需要添加的代码如下所示：

background = Image.open(r"5.png")

graph = np.array(background)

然后在WorCloud当中添加mask参数

# 使用WordCloud生成词云

word_cloud = WordCloud(font_path="simsun.ttc", # 设置词云字体

background_color="white", # 词云图的背景颜色

stopwords=stop_words, # 去掉的停词

mask=graph)

word_cloud.generate(text_cut)

word_cloud.to_file("1.png")

output

深度优化

除此之外，还有另外一个模块stylecloud绘制出来的词云图也是非常酷炫的，其中我们主要是用到下面这个函数。源码库

gen_stylecloud(text=None,

icon_name=fas fa-flag,

colors=None,

palette=cartocolors.qualitative.Bold_5,

background_color="white",

max_font_size=200,

max_words=2000,

stopwords=True,

custom_stopwords=STOPWORDS,

output_name=stylecloud.png,

)

其中几个常用的参数有

 icon_name: 词云图的形状 max_font_size: 最大的字号

 max_words: 可以容纳下的最大单词数量

 stopwords: 用于筛选常见的停用词

 custom_stopwords: 要是自建有停用词表，可以拿来用

 palette: 调色板

我们来尝试绘制一个词云图，代码如下：

stylecloud.gen_stylecloud(text=text_cut,

palette=tableau.BlueRed_6,

icon_name=fas fa-apple-alt,

font_path=r田英章楷书3500字.ttf,

output_name=2.png,

stopwords=True,

custom_stopwords=stop_words)

output

其中的palette参数作为调色板，可以任意变换的，具体参考：https://jiffyclub.github.io/palettable/ 这个网站。

pyecharts

最后我们来看一下如何用Pyecharts模块来进行词云图的绘制，代码如下

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Page, WordCloud

words = [

("皇帝", 10000),

("朱元璋", 6181),

("明朝", 4386),

("朝廷", 4055),

("明军", 2467),

("士兵", 2244),

("张居正", 1868),

("王守仁", 1281)

]

c = (

WordCloud()

.add("", words, word_size_range=[20, 100])

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基本示例"))

)

c.render("1.html")

output

出来的结果略显简单了，不过这里值得注意的是，pyecharts当中的WordCloud()方法传入的数据是指定的词语以及其出现的频次，这个和之前的云服务器提供商操作有所不同