使用pyecharts画词云(wordcloud)

词云是一个比较常见的数据可视化方法，通过词的大小可以让人一眼就可以看到哪个词比较突出。

我现在知道的画词云的方法有两种，一种是用pyecharts，另一种是用python的wordcloud包。这里主要讲使用pyecharts画词云的方法。

pyecharts github的链接：https://github.com/pyecharts/pyecharts，但是感觉写的不是很清楚啊

用pyecharts画词云时，输入数据中的每一个词为（word，value）这样的元祖形式，然后将所有的词放入一个list中。

例如：[('Sam S Club',10000), ('Macys',6181)]

我们还是来举个?：

### 使用pyecharts画词云
from pyecharts.charts import WordCloud

data = [('python', 23),('word',10),('cloud',5)]

mywordcloud = WordCloud()
mywordcloud.add('',data, shape='circle')
### 渲染图片
mywordcloud.render()
### 指定渲染图片存放的路径
### mywordcloud.render('E:/wordcloud.html')

运行程序后会在指定的位置生成一个html文件，有时候这个html文件打开的很慢，不能秒开的那种，需要等一等。

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