词云的概述及实现方法

小饭。。。

于 2025-03-15 18:48:57 发布

阅读量832

点赞数 20

文章标签：信息可视化 python 开发语言人工智能学习笔记数据可视化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73661463/article/details/146282016

版权

一、揭开词云的神秘面纱

词云（WordCloud）也称为标签云或文字云，是文本数据可视化的艺术呈现方式，通过字体大小的差异展现关键词权重。

其核心价值体现在：

视觉降噪：过滤低频词汇，突出核心信息（如电商评论中高频出现的"物流快"、"质量好"）
智能洞察：快速识别文本主题（新闻舆情分析中"人工智能"、"碳中和"等热词聚类）
跨域应用：适用于用户画像、政策分析、教育研究等场景

二、云词的实现方法

1、词云的实现方法

（1）在线的词云的制作

易词云 - 词云生成器https://www.yciyun.com/

（2）使用Python制作词云

pip install jieba
pip install WordCloud

# 基础三件套

pip install wordcloud matplotlib pillow

# 中文处理增强包

pip install jieba imageio

推荐使用清华镜像源加速下载：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple package_name

核心参数详解：

from wordcloud import WordCloud

wc = WordCloud(
    width=1600,                  # 画布宽度（像素）
    height=900,                   # 画布高度
    background_color='#FFFFFF',   # 背景色（支持HEX/RGB）
    font_path='msyh.ttc',         # 微软雅黑字体解决中文乱码
    max_words=300,                # 最大显示词数
    collocations=False,           # 禁用词组搭配（避免"北京"与"市"重复统计）
    mask=mask_array,              # 形状模板（需numpy数组）
    contour_width=3,              # 轮廓线宽
    colormap='viridis'            # 配色方案（spring/summer/autumn等）
)

三、入门到实践

例1 制作英文词云

from wordcloud import WordCloud     # 导入WordCloud库
import matplotlib.pyplot as plt     # 导入matplotlib库，用于显示图形
with open(r"C:\Users\HP\Desktop\笔记.txt",'r') as f:      # 将笔记.txt文本中的数据导入程序
    mytext = f.read()       # 读取文本中的数据

wordcloud = WordCloud().generate(mytext)        # 利用mytext中存储的文本内容来制作词云

plt.imshow(wordcloud,interpolation="bilinear")      # 设置显示的词云图中无坐标轴
plt.axis("off")
plt.show()      # 可视化显示

运行结果：

txt的内容如下

Youth is not a time of life; it is a state of mind; it is not a matter of rosy cheeks, red lips and supple knees; it is a matter of the will, a quality of the imagination, a vigor of the emotions; it is the freshness of the deep springs of life.Youth means a temperamental predominance of courage over timidity, of the appetite for adventure over the love of ease. This often exists in a man of 60 more than a boy of 20. Nobody grows old merely by a number of years.

例2 制作中文词云

from wordcloud import WordCloud     # 导入WordCloud库
import matplotlib.pyplot as plt     # 导入matplotlib库，用于显示图形
import jieba        # 导入jieba库

with open(r"C:\Users\HP\Desktop\笔记.txt",'r',encoding='utf-8') as f:      # 将笔记.txt文本中的数据导入程序，设置输入中文字符
    text = f.read()       # 读取文本中的数据

cut_text = " ".join(jieba.cut(text))        # 使用全模式进行中文分词

cloud = WordCloud(
    # 设置字体，不指定就会出现乱码
    font_path="C:\\Windows\\Fonts\\stxingka.ttf",
    # font_path = path.join(d,'simsun.ttc'),
    # 设置背景颜色
    background_color = 'white',
    # 词云形状
    max_words = 4000,
    # 最大号字体
    max_font_size = 60
)

wCloud = cloud.generate(cut_text)
wCloud.to_file(r"C:\Windows\Fonts\cloud.jpg")

plt.imshow(wCloud,interpolation="bilinear")      # 设置显示的词云图中无坐标轴
plt.axis("off")
plt.show()      # 可视化显示

运行结果：