一步一步教你如何用Python做词云！

概述前言在大数据时代，你竟然会在网上看到的词云，例如这样的。 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个？

前言

在大数据时代，你竟然会在网上看到的词云，例如这样的。

看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个？

如果你的答案是正确的，那就不要拖延了，现在我们就开始，做一个词云分析图，Python是一个当下很流行的编程语言，你不仅可以用它做数据分析和可视化，还能用来做网站、爬取数据、做数学题、写脚本替你偷懒……

如果你之前没有编程基础，没关系。希望你不要限于浏览，而是亲自动手尝试一番。到完成的那一步，你不仅可以做出第一张词云图，而且这还将是你的第一个有用的编程作品。

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安装 wordcloud库

请确保你的python环境没有问题，我用的开发工具是VsCode，首先你要在Python扩展中安装python开发环境（当然，这不是为你的windows安装python）

那么你还需要安装所需要的第三方库，那么在VSCode中并没有PyCharm那么专业，这里需要获得你自己的Python脚本位置。

我们可以发现里面有一个名为pip.exe文件，这个文件就是python官方给我们去安装python第三方库的一个程序，那么我们可以在VsCode的终端中就可以去通过它，这也是我们为什么要获取python安装位置的根本原因。

例如我们安装WordCloud，我们的 *** 作如下：

pip install WordCloud

数据

这个时候我们就要开始Code了，我们一定需要数据，这里我自己找了一个绕口令，内容如下：

Betty Botter bought some butter but she saID the butter's bitter. If I put it in my batter it will make my batter bitter. So,she bought some better butter,better than the bitter butter and she put it in her batter and her batter was not bitter. So 'twas good that Betty Botter bought some better butter.

翻译： 贝蒂·波特买牛油， 可她说：“牛油是苦的。 不过加上一点好牛油—— 可以使苦牛油更好点。” 于是她买了一点牛油， 比苦牛油好点的牛油。 掺了之后苦牛油真的变的好多了。 所以这就是贝蒂·波特买的一点比苦牛油好点的牛油。

我把其中的文字存储成了一个文本，叫做minister.txt。

Code

python做词云呢，需要导入的包有wordcloud和PIL，其中PIL（Python Image library）是python平台图像处理标准库，功能是真的强大。首先需要读取文件 。

首先我们要读取我们的txt文件，那么代码如下:

from wordcloud import WordCloudimport PIL .Image as imagewith open("F:minister.txt") as fp: text=fp.read() print(text)

运行脚本结果如下：

接下来导包，我们看看如何生成最简单的词云：

from wordcloud import WordCloudimport PIL .Image as imagewith open("F:minister.txt") as fp: text=fp.read() #print(text) #将文本放入WordCoud容器对象中并分析 WordCloud = WordCloud().generate(text) image_produce = WordCloud.to_image() image_produce.show()

如果python引入无误，并代码无误，那么会d出你生成的图片，该图片会储存在你的系统。详细位置一般为： C:UsersMACHENIKEAppDataLocalTemp 中。

带形状的词云

一般来说，我们不想要这么方的词云，肯定喜欢一些有形状的，

接下来是生成那种有轮廓的词云，这里就需要继续导入其他包，这里导入的包为numpy，numpy系统是python的一种开源的数值计算扩展，这种工具可以用来存储和处理大型矩阵。这里在处理的时候将给出形状的图片表示为一个大型矩阵，再有颜色的地方来进行填词（导包 :import numpy as np）。导包之后需添加一个遮罩层，遮罩层就是用来限制生成图片的形状 。

网上随便找个图片放入到项目当中（这里我找的是一个:heartpulse:），然后开始code：

from wordcloud import WordCloudimport PIL .Image as imageimport numpy as npwith open("F:\minister.txt") as fp: text = fp.read() # print(text) mask = np.array(image.open("F:180612151652413.png")) wordcloud = WordCloud( mask=mask ).generate(text) image_produce = wordcloud.to_image() image_produce.show()

结果如下：

不支持中文的解决方案

我又从网上摘抄了一段文字，文字内容如下:

生活星期天早上和朋友一起聊天，朋友说了一个他们听过的故事：“一尊佛像前有一条铺着石板的路，人们每天都踏着这一阶一阶的石板去膜拜佛像。石阶看着人们踏着自己去膜拜佛像，心里很不舒服。石阶心里想，自己和佛本来就来自同一块石头，为什么自己要成为踏脚石，让人们踩着自去去膜拜它呢！它对佛抱怨说这样太不公平！佛像说：这没有什么不公平，你们成为台阶只需挨了四刀，而我是挨了千刀万剐才成了人们膜拜的佛像。

重新运行，发现雪崩了。

如果需要生成中文的词云，还需导入jIEba分词的包。jIEba分词的切分还是蛮准的。

from wordcloud import WordCloudimport PIL .Image as imageimport numpy as npimport jIEbadef trans_CN(text): word_List = jIEba.cut(text) # 分词后在单独个体之间加上空格 result = " ".join(word_List) return result;with open("F:\minister.txt") as fp: text = fp.read() text = trans_CN(text) # print(text) mask = np.array(image.open("F:180612151652413.png")) wordcloud = WordCloud( mask=mask,Font_path = "C:\windows\Fonts\msyh.ttc" ).generate(text) image_produce = wordcloud.to_image() image_produce.show()

C盘中有Font字体，那么这些呢你可以自己去找，trans_CN方法是分词用的，通过Font-path就可以指定里面的生成文本。这大概就是词云的基础了，可以将爬虫和词云生成结合在一起，在爬取信息之后生成这样的词云。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的一步一步教你如何用Python做词云！全部内容，希望文章能够帮你解决一步一步教你如何用Python做词云！所遇到的程序开发问题。

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