“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”。从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。

在网络上，我们经常可以看到一张图片，上面只有一堆大小不一的文字，有些通过文字生成一个人物的轮廓。像这样的图像，我们称之为词云。

词云”就是数据可视化的一种形式。给出一段文本的关键词，根据关键词的出现频率而生成的一幅图像，人们只要扫一眼就能够明白文章主旨。本文将详细的介绍，喜欢本文点赞支持，欢迎收藏学习，文末提供技术交流群。

jieba

"结巴"中文分词：做最好的Python中文分词组件 “Jieba”

安装

pip install jieba

jieba的分词模式

1、精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

它可以将结果十分精确分开，不存在多余的词。

常用函数：cut(str)、lcut(str)

import pandas as pd
import jieba

# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')

# 读取内容
text = pd_data['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.cut(''.join(text))
result = ' '.join(wordlist)
print(result)

2、全模式，它可以将结果全部展现，也就是一段话可以拆分进行组合的可能它都给列举出来了

把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快

常用函数：lcut(str,cut_all=True) 、 cut(str,cut_all=True)

import pandas as pd
import jieba

# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')

# 读取内容
text = pd_data['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.lcut(''.join(text), cut_all = True)
result = ' '.join(wordlist)
print(result)

3、搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分

它的妙处在于它可以将全模式的所有可能再次进行一个重组

常用函数：lcut_for_search(str) 、cut_for_search(str)

import pandas as pd
import jieba

# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')

# 读取内容
text = pd_data['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.lcut_for_search(''.join(text))
result = ' '.join(wordlist)
print(result)

处理停用词

在有时候我们处理大篇幅文章时，可能用不到每个词，需要将一些词过滤掉

这个时候我们需要处理掉这些词，比如我们比较熟悉的‘你’ ‘了’、 ‘我’、‘的’ 什么的

import pandas as pd
import jieba
from stylecloud import gen_stylecloud

# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')

# 读取内容
text = pd_data['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.lcut_for_search(''.join(text))
result = ' '.join(wordlist)

# 设置停用词
stop_words = ['你', '我', '的', '了', '们']
ciyun_words = ''

# 过滤后的词
for word in result:
    if word not in stop_words:
        ciyun_words += word

print(ciyun_words)

可以看到，我们成功去除了我们不需要的词 ‘你’ ‘了’、 ‘我’、‘的’ ，那么这到底是个什么骚操作呢？

其实很简单，就是将这些需要摒弃的词添加到列表中，然后我们遍历需要分词的文本，然后进行读取判断

如果遍历的文本中的某一项存在于列表中，我们便弃用它，然后将其它不包含的文本添加到字符串，这样生成的字符串就是最终的结果了。

权重分析

很多时候我们需要将关键词以出现的次数频率来排列，这个时候就需要进行权重分析了，这里提供了一个函数可以很方便我们进行分析， jieba.analyse.extract_tags

import pandas as pd
import jieba.analyse
# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')

# 读取内容
text = pd_data['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.lcut_for_search(''.join(text))
result = ' '.join(wordlist)

# 设置停用词
stop_words = ['你', '我', '的', '了', '们']
ciyun_words = ''

for word in result:
    if word not in stop_words:
        ciyun_words += word

# 权重分析
tag = jieba.analyse.extract_tags(sentence=ciyun_words, topK=10, withWeight=True)
print(tag)

'''
[('尔克', 0.529925025347557), 
('国货', 0.2899827734123779), 
('加油', 0.22949648081224758), 
('鸿星', 0.21417335917247557), 
('支持', 0.18191311638625407), 
('良心', 0.09360297619470684), 
('鞋子', 0.07001117869641693), 
('之光', 0.06217569267289902), 
('企业', 0.061882654176791535), 
('直播', 0.059315225448729636)]
'''

topK就是指你想输出多少个词，withWeight指输出的词的词频。分词介绍完了，接下来我们介绍一下绘图库

wordcloud

我们词云的主要实现是用过 wordcloud 模块中的 WordCloud 类实现的，我们先来了解一个 WordCloud 类。

安装

pip install wordcloud

生成一个简单的词云

我们实现一个简单的词云的步骤如下：

• 导入 wordcloud 模块
• 准备文本数据
• 创建 WordCloud 对象
• 根据文本数据生成词云
• 保存词云文件

我们按照上面的步骤实现一个最简单的词云：

# 导入模块
from wordcloud import WordCloud
# 文本数据
text = 'he speak you most bueatiful time|Is he first meeting you'

# 词云对象
wc = WordCloud()

# 生成词云
wc.generate(text)

# 保存词云文件
wc.to_file('img.jpg')

可以看到，目标是实现了，但是效果不怎么好。我们继续往下看 WordCloud 的一些参数

我们先看看 WordCloud 中的一些参数，

如下表，各个参数的介绍都写了。

我们来测试一下上面的参数：

# 导入模块
from wordcloud import WordCloud
# 文本数据
text = 'he speak you most bueatiful time Is he first meeting you'

# 准备禁用词，需要为set类型
stopwords = set(['he', 'is'])
# 设置参数，创建WordCloud对象
wc = WordCloud(
    width=200,                  # 设置宽为400px
    height=150,                 # 设置高为300px
    background_color='white',    # 设置背景颜色为白色
    stopwords=stopwords,         # 设置禁用词，在生成的词云中不会出现set集合中的词
    max_font_size=100,           # 设置最大的字体大小，所有词都不会超过100px
    min_font_size=10,            # 设置最小的字体大小，所有词都不会超过10px
    max_words=10,                # 设置最大的单词个数
    scale=2                     # 扩大两倍
)
# 根据文本数据生成词云
wc.generate(text)
# 保存词云文件
wc.to_file('img.jpg')

生成一个有形状的词云

我们设置的图形形状是

import pandas as pd
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import cv2

# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')

# 读取内容
text = pd_data['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.lcut_for_search(''.join(text))
result = ' '.join(wordlist)

# 设置停用词
stop_words = ['你', '我', '的', '了', '们']
ciyun_words = ''


for word in result:
    if word not in stop_words:
        ciyun_words += word

# 读取图片
im = cv2.imread('11.jpg')
# 设置参数，创建WordCloud对象
wc = WordCloud(
    font_path='msyh.ttc',       # 中文
    background_color='white',    # 设置背景颜色为白色
    stopwords=stop_words,        # 设置禁用词，在生成的词云中不会出现set集合中的词
    mask=im
)
# 根据文本数据生成词云
wc.generate(ciyun_words)
# 保存词云文件
wc.to_file('img.jpg')

发现全是矩形，这是因为 WordCloud 默认不支持中文的缘故，我们需要设置一个可以支持中文的字体，我们添加代码如下：

# 创建词云对象
wc = WordCloud(font_path='msyh.ttc')

‍‍‍‍‍‍‍‍‍

文末再给大家介绍一个宝藏库

stylecloud

使用它设置词云再简单不过了，为什么？

因为它有7865个词云图标供你选择。

需要使用那个图标只需复制下面的图标名称即可！

而且自带停用词的那种

import pandas as pd
import jieba.analyse
from stylecloud import gen_stylecloud

# 读取文件
pd_data = pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')
exist_col = pd_data.dropna()  # 删除空行

# 读取内容
text = exist_col['发帖内容'].tolist()

# 切割分词
wordlist = jieba.cut_for_search(''.join(text))
result = ' '.join(wordlist)

gen_stylecloud(text=result,
                icon_name='fas fa-comment-dots',
                font_path='msyh.ttc',
                background_color='white',
                output_name='666.jpg',
                custom_stopwords=['你', '我', '的', '了', '在', '吧', '相信', '是', '也', '都', '不', '吗', '就', '我们', '还', '大家', '你们', '就是', '以后']
               )
print('绘图成功！')

又方便又好看，是我现在制作词云的首选！

总结

1. 本文详细介绍了如何用Python使用jieba分词、使用wordcloud绘制词云，有兴趣的读者可以尝试自己动手练习一下。

2. 本文仅供读者学习使用，不做其他用途！

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