畫詞雲首先需要安裝wordcloud（生成詞雲）和jieba（中文分詞）。

先來說說wordcloud的安裝吧，真是一波三折。首先用pip install wordcloud出現錯誤，說需要安裝Visual C++ 14.0。折騰半天安裝好Visual C++後，還是不行，按網上指點，下載第三方包安裝（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud）。安裝是成功了，可是在anaconda裏導入的時候又出現了問題，說是"no module named wordcloud"。隨後又折騰了各種方案，比如網上有人說重新安裝pillow包，等等，均不可行。突發奇想，打開Pycharm試了試，導入成功了。這說明wordcloud包其實已經安裝好了，只是anaconda不識別。最後，終於找到解決方案：在anaconda prompt

再來看一下wordcloud的基本原理（摘自：http://www.bubuko.com/infodetail-2695943.html）：

總的來說，wordcloud做的是三件事：

(1) 文本預處理

(2) 詞頻統計

(3) 將高頻詞以圖片形式進行彩色渲染

下面用vanity fair這本小說來試一下畫詞雲圖。（wordcloud的一些參數介紹可參見：https://www.cnblogs.com/delav/articles/7837975.html）

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
from matplotlib import pyplot as plt
fig,ax=plt.subplots()

with open(r‘...\vanity fair.txt‘) as f:
    text=f.read()

mycloudword=WordCloud(width=800, 
                      height=600, 
                      scale=1, 
                      margin=2,
                      background_color
 
=‘white‘,
                      max_words=200, 
                      min_font_size=40, 
                      max_font_size=140,
                      stopwords=STOPWORDS, 
                      random_state=50).generate(text)

ax.imshow(mycloudword)
ax.axis("off")
plt.show()

mycloudword.to_file(r"...\vanityfair.png")

輸出：

註：設置不同的random_state值會讓字的分布不一樣。

上面演示的是用英文做的詞雲，那麽如果我們要用中文生成詞雲呢？這時候就要用到jieba了。

英文語料可以直接輸入到wordcloud中，但是對於中文語料，僅僅用wordcloud不能直接生成中文詞雲圖。這是因為英文單詞以空格分隔，而中文的詞與詞之間一般沒有字符分隔。因此，應用到中文語料上的時候，註意要先分好詞，再用空格分隔連接成字符串，最後輸入到wordcloud。

另外需要註意的是：需要下載中文字體到相應的文件夾，設置該字體路徑為font_path。否則，如果設置的是英文字體，那麽中文將顯示為方框。

讓我們用翻譯版的名利場小說來做演示：

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import jieba
from matplotlib import pyplot as plt
fig,ax=plt.subplots()

with open(r‘...\名利場.txt‘,‘rb‘) as f:
    text=f.read()

wsplit=jieba.cut(text)
words="".join(wsplit)

mycloudword=WordCloud(font_path=r‘C:\Windows\Fonts\msyh.ttf‘,
                      width=800, 
                      height=600, 
                      scale=1, 
                      margin=2,
                      background_color=‘white‘,
                      max_words=200, 
                      min_font_size=40, 
                      max_font_size=140,
                      stopwords=STOPWORDS, 
                      random_state=50).generate(words)

ax.imshow(mycloudword)
ax.axis("off")
plt.show()

mycloudword.to_file(r"...\vanityfair1.png")

輸出：

接下來，我們把詞雲做成我們想要的形狀。用pillow讀取某張圖片，轉換成numpy arrray格式，並將其設置為mask（遮罩）。除圖片全白的部分將不會被繪制，其余部分會用於繪制詞雲。

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import jieba
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
fig,ax=plt.subplots()

with open(r‘...\名利場.txt‘,‘rb‘) as f:
    text=f.read()

wsplit=jieba.cut(text)
words="".join(wsplit)

shape=np.array(Image.open(r‘C:\Users\ccav\timg.jpg‘))

mycloudword=WordCloud(font_path=r‘C:\Windows\Fonts\msyh.ttf‘,
                      scale=1, 
                      margin=2,
                      background_color=‘white‘,
                      mask=shape,
                      max_words=200, 
                      min_font_size=14, 
                      max_font_size=50,
                      stopwords=STOPWORDS, 
                      random_state=50).generate(words)

ax.imshow(mycloudword)
ax.axis("off")
plt.show()

mycloudword.to_file(r"...\vanityfair2.png")

原圖：

輸出的詞雲：

此外，還可以讓詞按某個圖片的顏色進行顯示。用recolor([random_state, color_func, colormap])對現有輸出重新著色。（重新上色比重新生成整個詞雲要快很多）

添加以下這幾句即可：

from wordcloud import ImageColorGenerator
color=ImageColorGenerator(np.array(Image.open(r‘...\timg2.jpg‘)))
mycloudword.recolor(color_func=color)

原圖：

輸出：

Matplotlib學習---用wordcloud畫詞雲（Word Cloud）