wordcloud引數簡單介紹

font_path : string //字型路徑，需要展現什麼字型就把該字型路徑+字尾名寫上，如：font_path = '黑體.ttf'

width : int (default=400) //輸出的畫布寬度，預設為400畫素

height : int (default=200) //輸出的畫布高度，預設為200畫素

prefer_horizontal : float (default=0.90) //詞語水平方向排版出現的頻率，預設 0.9 （所以詞語垂直方向排版出現頻率為 0.1 ）

mask : nd-array or None (default=None) //如果引數為空，則使用二維遮罩繪製詞雲。如果 mask 非空，設定的寬高值將被忽略，遮罩形狀被 mask 取代。除全白（#FFFFFF）的部分將不會繪製，其餘部分會用於繪製詞雲。如：bg_pic = imread('讀取一張圖片.png')，背景圖片的畫布一定要設定為白色（#FFFFFF），然後顯示的形狀為不是白色的其他顏色。可以用ps工具將自己要顯示的形狀複製到一個純白色的畫布上再儲存，就ok了。

scale : float (default=1) //按照比例進行放大畫布，如設定為1.5，則長和寬都是原來畫布的1.5倍。

min_font_size : int (default=4) //顯示的最小的字型大小

font_step : int (default=1) //字型步長，如果步長大於1，會加快運算但是可能導致結果出現較大的誤差。

max_words : number (default=200) //要顯示的詞的最大個數

stopwords : set of strings or None //設定需要遮蔽的詞，如果為空，則使用內建的STOPWORDS

background_color : color value (default=”black”) //背景顏色，如background_color='white',背景顏色為白色。

max_font_size : int or None (default=None) //顯示的最大的字型大小

mode : string (default=”RGB”) //當引數為“RGBA”並且background_color不為空時，背景為透明。

relative_scaling : float (default=.5) //詞頻和字型大小的關聯性

color_func : callable, default=None //生成新顏色的函式，如果為空，則使用 self.color_func

regexp : string or None (optional) //使用正則表示式分隔輸入的文字

collocations : bool, default=True //是否包括兩個詞的搭配

colormap : string or matplotlib colormap, default=”viridis” //給每個單詞隨機分配顏色，若指定color_func，則忽略該方法。

fit_words(frequencies) //根據詞頻生成詞雲（frequencies，為字典型別）

generate(text) //根據文字生成詞雲

generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) //根據詞頻生成詞雲

generate_from_text(text) //根據文字生成詞雲

process_text(text) //將長文字分詞並去除遮蔽詞（此處指英語，中文分詞還是需要自己用別的庫先行實現，使用上面的 fit_words(frequencies) ）

recolor([random_state, color_func, colormap]) //對現有輸出重新著色。重新上色會比重新生成整個詞雲快很多。

to_array() //轉化為 numpy array

to_file(filename) //輸出到檔案

針對於如何讓詞雲顯示的更清晰，對一些引數進行詳細的分析。

mask：遮罩圖，字的大小布局和顏色都會依據遮罩圖生成。其實理論上這對字大小和清晰程度的影響不大， 但是遮罩圖色和背景色background_color如果易混淆，則可能是一個導致看起來不清晰的因素； 另外遮罩圖自身各個顏色之間的對比不強烈，也可能使圖看起來層次感不夠。 比如，一些圖明度比較高，再加上背景白色，有可能導致字色太淺（背景色background_color又是白色）於是看起來不夠“清晰”。

background_color：背景色，預設黑。 這個本來其實也不怎麼影響清晰度，但是，就像之前在mask中提到的，如果遮罩影象顏色過淺、背景設定白色， 可能導致字看起來“不清晰”。而實際上，我對一個淺色遮罩圖分別用白、黑兩種背景色後發現， 黑色背景的強烈對比之下會有若干很淺也很小的詞浮現出來，而之前因背景色、字色過於相近而幾乎無法用肉眼看出這些詞。

mode：預設“RGB”。根據說明文件，如果想設定透明底色的雲詞圖，那麼可以設定

（注：background_color=None, mode="RGBA" 但是！！！實際中我嘗試設定透明背景色並沒有成功過！ 當我選取的遮罩圖是白色底時，如果background_color設定為"white"或"black"時，生成的雲詞確實是對應的“白色”“黑色”； 但是按照上述引數設定透明色時，結果出來依然是白色。 當我選取的遮罩圖是透明底時，那麼不管我background_color設定為"white"或"black"，還是None加上mode="RGBA"， 結果都是把背景部分當做黑色圖塊，自動匹配黑色的字！——也就是並沒有實現透明底的雲詞。）

max_font_size：最大字號。原始檔中也有講到，圖的生成會依據最大字號等因素去自動判斷詞的佈局。 經測試，哪怕同一個影象，只要圖本身尺寸不一樣（比如我把一個300×300的圖拉大到600×600再去當遮罩），那麼同樣的字號也是會有不同的效果。 原理想想也很自然，字號決定了字的尺寸，而圖的尺寸變了以後，最大字相對於圖的尺寸比例自然就變了。 所以，需要根據期望顯示的效果，去調整最大字號引數值。 min_font_size：最小字號。不設定的情況下，預設是4。 嘗試了設定比4大的字號，例如8、10，結果就是原本小於設定值且大於4號的詞都直接不顯示了，其它內容和未設定該值時都一樣。

relative_scaling：表示詞頻和雲詞圖中字大小的關係引數，預設0.5。 為0時，表示只考慮詞排序，而不考慮詞頻數；為1時，表示兩倍詞頻的詞也會用兩倍字號顯示。

scale：根據說明文件，當雲詞圖很大的，加大該值會比使用更大的圖更快，但值越高也會越慢（計算更復雜）。 預設值是1。實際測試中，更大的值，確實輸出影象看起來更精細（較小較淺的詞會顏色更重，也感覺清楚，大的詞差異不明顯）。