这篇文章主要介绍“如何利用Python生成词云”，在日常操作中，相信很多人在如何利用Python生成词云问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”如何利用Python生成词云”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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前言：
话说，在这个大数据时代，获取信息显得极为容易，可正是如此，我们想要对信息进行直观地了解难度就大了。
Excel是一个很好的数据可视化方法，不过有时候我们的数据来源可能并不是一张或者多张Excel表格，这样子的话如果我们想利用Excel进行数据可视化就显得不是那么容易。
首先我们需要逐个将数据导入到Excel中，然后再用Excel的图表对数据进行可视化分析。在信息量大的情况下，这么做显然得不偿失，我们只是想对数据进行一个直观的了解，为什么要搞得这么复杂呢？
以上的问题是很多人会遇到的，因此一些数据可视化方式便应运而生，例如词云。大家看看这张图片
是不是非常直观并且炫酷呢?
现在，想做出这样子的图片的小伙伴们，跟着我，我手把手教你们做出这样子的词云，这里的实现方法是使用Python中的相关库
安装方法如下
pip install matplotlibpip install numpypip install jieba
以上的三个命令的作用是分别安装:matplotlib,numpy以及jieba这三个库。当然有些同学可能已经安装过了。想要检验是否有安装，可以在命令行下输入
pip list
这样子即可显示你已经安装的库，如果没有全部出现上面的3个库，请在命令行下执行对应的命令并且等待安装成功。
如果你没有安装Python或者输入pip显示不是内部命令，请移步这篇文章
Python小白环境搭建-开箱即用
# worcloud是生成词云的关键import wordcloud# numpy是一个强大的科学计算库,我们将用它来把PIL库打开的图片保存为数组import numpy as np# PIL是一个图像处理库,用来打开图片from PIL import Image# jieba是中文分词库,可以智能地拆分词语import jieba# matplotlib库是一个绘图库,可以用来显示图片以及绘制多种图形import matplotlib.pyplot as plt# 生成背景图片的两种方法## 注意背景图片的路径要写对，可以是完整路径，例如C:/image/test.jpg# 若图片与Python代码在同一个文件夹，那可以直接写图片名称+后缀，例如test.jpg# 1.使用 matplotlib库读取图片bg_1=plt.imread("background_image_1.jpg")# 2.使用numpy库和PIL库，PIL库用于打开图片，numpy库用于将图片转化为数组# 下面这行代码我注释掉了# bg_2=np.array(Image.open('background_image_2.jpg'))# 对于以上的图片选择，要特别注意图片的背景应该为白色#配置词云的背景，图片，字体大小等参数，# 也可以不配置，直接 wc=wordcloud.WordCloud()wc=wordcloud.WordCloud(# font_path为字体文件的路径，如果没有这个，那么生成的词云图片无法显示中文font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",# scale为按比例放大或者缩小生成的图片。例如1.5表示图片放大为原来的1.5倍，可省略scale=1.5,# mask表示背景图片，如果不没有背景图片，那这个可以省略mask=bg_1,# background_color为背景颜色，默认为黑色，可以省略background_color="black",# width为词云生成的图片宽度，默认为400width=600,# height为词云生成的图片高度，默认为200height=400,# max_words图片上显示的最大词语的个数max_words=1000,# max_font_size为最大字体的大小max_font_size=120,# min_font_size为最小字体大小,默认为4min_font_size=4)# 打开要生成词云的文件,一般是txt格式的纯文本文档with open('词云来源.txt','r',encoding="utf-8") as f:# text=f.read()是说读取 词云来源.txt 这个文件的所有内容并存储到变量text中text=f.read()# 利用jieba库把text拆分并且使用空格分隔拆分后的结果spilt_text=" ".join(jieba.lcut(text))print("正在生成词云,预计时间35s......")# 调用generate方法，传入要生成词云的文本wc.generate(spilt_text)# 把词云保存成图片wc.to_file('wordcloud.jpg')print("生成完毕!")
背景图片
到此，关于“如何利用Python生成词云”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！