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画词云首先需要安装wordcloud（生成词云）和jieba（中文分词）。
先来说说wordcloud的安装吧，真是一波三折。首先用pip install wordcloud出现错误，说需要安装Visual C++ 14.0。折腾半天安装好Visual C++后，还是不行，按网上指点，下载第三方包安装（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud）。安装是成功了，可是在anaconda里导入的时候又出现了问题，说是"no module named wordcloud"。随后又折腾了各种方案，比如网上有人说重新安装pillow包，等等，均不可行。突发奇想，打开Pycharm试了试，导入成功了。这说明wordcloud包其实已经安装好了，只是anaconda不识别。最后，终于找到解决方案：在anaconda prompt里输入命令：conda install -c conda-forge wordcloud，即可安装成功（https://anaconda.org/conda-forge/wordcloud）。
再来看一下wordcloud的基本原理（摘自：http://www.bubuko.com/infodetail-2695943.html）：
总的来说，wordcloud做的是三件事：
(1) 文本预处理
(2) 词频统计
(3) 将高频词以图片形式进行彩色渲染
下面用vanity fair这本小说来试一下画词云图。（wordcloud的一些参数介绍可参见：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")
输出：
注：设置不同的random_state值会让字的分布不一样。
上面演示的是用英文做的词云，那么如果我们要用中文生成词云呢？这时候就要用到jieba了。
英文语料可以直接输入到wordcloud中，但是对于中文语料，仅仅用wordcloud不能直接生成中文词云图。这是因为英文单词以空格分隔，而中文的词与词之间一般没有字符分隔。因此，应用到中文语料上的时候，注意要先分好词，再用空格分隔连接成字符串，最后输入到wordcloud。
另外需要注意的是：需要下载中文字体到相应的文件夹，设置该字体路径为font_path。否则，如果设置的是英文字体，那么中文将显示为方框。
让我们用翻译版的名利场小说来做演示：
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import jieba from matplotlib import pyplot as plt fig,ax=plt.subplots() with open(r‘...\名利场.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")
输出：
接下来，我们把词云做成我们想要的形状。用pillow读取某张图片，转换成numpy arrray格式，并将其设置为mask（遮罩）。除图片全白的部分将不会被绘制，其余部分会用于绘制词云。
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‘...\名利场.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")
原图：
输出的词云：
此外，还可以让词按某个图片的颜色进行显示。用recolor([random_state, color_func, colormap])对现有输出重新着色。（重新上色比重新生成整个词云要快很多）
添加以下这几句即可：
from wordcloud import ImageColorGenerator color=ImageColorGenerator(np.array(Image.open(r‘...\timg2.jpg‘))) mycloudword.recolor(color_func=color)
原图：
输出：
Matplotlib学习---用wordcloud画词云（Word Cloud）
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原文地址：https://www.cnblogs.com/HuZihu/p/9675304.html
