与本文相关内容链接：
词云实现的前提是已经做过了分词，关于如何分词参考我前一篇文章，文章链接在上方，这里不再复述。
一、对分词做词频统计
import collections #词频统计库
word_counts=collections.Counter(object_list) #对分词做词频统计
二、使用wordcloud展示词云
import wordcloud #词云展示库
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont#图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt
mask= plt.imread('彩色浪花3.jpg') #这个jpg文件就是你想要展示词云的背景图片
wc=wordcloud.WordCloud(
scale=20,
background_color='white',
font_path='C:\Windows\Fonts\simhei.ttf', #设置字体格式以显示中文
mask=mask,
max_words=200, #设置所展示词组数量的最大值
max_font_size=100, #设置字体的最大值
random_state=30
)
wc.generate_from_frequencies(word_counts) #从字典生成词云
image_colors=wordcloud.ImageColorGenerator(mask) #获取背景图颜色信息
wc.recolor(color_func=image_colors) #将词云颜色设置为背景图颜色
plt.imshow(wc,interpolation='bilinear') #显示词云
plt.axis('off') #关闭坐标轴
效果如下：
二、使用pyecharts绘制词云
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType
c = (
WordCloud()
.add("", words, word_size_range=[20, 100], shape=SymbolType.DIAMOND)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-shape-diamond"))
.render("wordcloud_diamond.html")
)
这种方法得到的图表以html格式存储，特点是可交互。
三、使用词云制作工具
https://wordart.com/，这个网址是个在线的图云生成工具，操作起来非常简单，只需要将词组和词组的频率输入表格中，再上传自己的背景图就可以了，也可以使用网站自带的背景图。需要注意的一点就是，因为网站是英文环境，不认中文字体，但是可要在fonts中上传你需要的中文字体就可以了。还有就是词组的颜色需要手动输入。
这个工具可以很自由的设置你需要的字体和背景样式，而且可以生成可交互的词云图。当然还有其他比较好用的工具可以评论交流。
在下一篇文章中我将介绍使用lda模型做主题挖掘，敬请期待
原创文章 7
获赞 6
访问量 994