小试牛刀
我们先来尝试绘制一张简单的词云图，用到的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，并且去除掉一下换行符和空格，代码如下：
text = open(r明朝那些事儿.txt,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，代码如下：
text_cut = jieba.lcut(text) # 将分好的词用某个符号分割开连成字符串 text_cut = ' '.join(text_cut)
当然了，得到的结果当中或许存在着不少我们不需要看的、无关紧要的内容，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(r5.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。
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，这个和之前的操作有所不同
以上就是用python绘制了若干张词云图，惊艳了所有人的详细内容。