以前做词云的时候网上看的python做词云的坑都很多，耗了很多时间才高清楚wordcloud制作词云的精髓和脉络，整理如下。
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准备
- Mac环境下直接
pip install wordcloud安装 - windows环境下依赖
c v++和.whl文件,讲报错提示的链接复制粘贴到浏览器下载安装VC++，并装好相应的.whl文件
1.词云生成
wordcloud包的基本用法
class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9,mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200,min_font_size=4,stopwords=None,random_state=None,
background_color='black', max_font_size=None, font_step=1, mode='RGB', relative_scaling=0.5, regexp=None, collocations=True,colormap=None, normalize_plurals=True)wordcloud的所有参数
font_path : string //字体路径，需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上，如：font_path = '黑体.ttf'
width : int (default=400) //输出的画布宽度，默认为400像素
height : int (default=200) //输出的画布高度，默认为200像素
prefer_horizontal : float (default=0.90) //词语水平方向排版出现的频率，默认 0.9 （所以词语垂直方向排版出现频率为 0.1 ）
mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色的画布上再保存，就ok了。
scale : float (default=1) //按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍。
min_font_size : int (default=4) //显示的最小的字体大小
font_step : int (default=1) //字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差。
max_words : number (default=200) //要显示的词的最大个数
stopwords : set of strings or None //设置需要屏蔽的词，如果为空，则使用内置的STOPWORDS
background_color : color value (default=”black”) //背景颜色，如background_color='white',背景颜色为白色。
max_font_size : int or None (default=None) //显示的最大的字体大小
mode : string (default=”RGB”) //当参数为“RGBA”并且background_color不为空时，背景为透明。
relative_scaling : float (default=.5) //词频和字体大小的关联性
color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
regexp : string or None (optional) //使用正则表达式分隔输入的文本
collocations : bool, default=True //是否包括两个词的搭配
colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。
fit_words(frequencies) //根据词频生成词云
generate(text) //根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根据词频生成词云
generate_from_text(text) //根据文本生成词云
process_text(text) //将长文本分词并去除屏蔽词（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap]) //对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。
to_array() //转化为 numpy array
to_file(filename) //输出到文件2.Demo1：输入英文文本
# 导入wordcloud模块和matplotlib模块
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import imread
# 读取一个txt文件
text = open('test1.txt','r').read()
# 读入背景图片
bg_pic = imread('3.png')
# 生成词云
wordcloud = WordCloud(mask=bg_pic,background_color='white',scale=1.5).generate(text)
# image_colors = ImageColorGenerator(bg_pic)
# 显示词云图片
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()词云图
3.Demo2：输入中文文本
和英文词云最大的不同是要设置字体
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'taorui'
# wordcloud 生成中文词云
from wordcloud import WordCloud
import jieba
from scipy.misc import imread
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制词云
def draw_wordcloud():
# 读入一个txt文件
comment_text = open('test1.txt','r').read()
# 结巴分词，生成字符串，如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云
cut_text = " ".join(jieba.cut(comment_text))
d = path.dirname(__file__) # 当前文件文件夹所在目录
color_mask = imread("3.jpg") # 读取背景图片
cloud = WordCloud(
# 设置字体，不指定就会出现乱码
font_path="STSONG.TTF",
# 设置背景色
background_color='white',
# 词云形状
mask=color_mask,
#允许最大词汇
max_words=2000,
#最大号字体
max_font_size=40
)
# print(cut_text)
word_cloud = cloud.generate(cut_text) # 产生词云
word_cloud.to_file("3.jpg") # 保存图片
# 显示词云图片
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis('off')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
draw_wordcloud()词云图
4.Demo3:输入词频
from os import path
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
d = path.dirname(__file__)
frequencies = {u'知乎': 0.1, u'小段同学': 0.4, u'曲小花': 0.3, u'中文分词': 0.1, u'样例': 0.1}
wordcloud = WordCloud(font_path="STSONG.TTF").fit_words(frequencies)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()