前言

詞云圖顧名思義就是把文本中的單詞制作成圖片的形式，其中單詞出現的頻率越高，那么相應的在圖片中所占的面積就大，如何制作詞云圖呢，首先獲取文本的內容，通過分詞解析單詞出現的頻率，然后生成對應的詞云圖

pyecharts環境以及相關模塊的安裝

詞云圖的繪制

關于詞云圖的一些看法

pyecharts環境的安裝

作者的python版本是2.7，由于pyecharts的1.0版本以上不再支持python2.7，所以我們使用的pyecharts是0.5.11這個版本，通過pip命令進行pyecharts的下載安裝

pip install pyecharts==0.5.11

安裝好pyecharts之后，我們還需要進行jieba的安裝，通過jieba這個模塊進行分詞

pip install jieba

注：pyecharts自帶的WordCloud可以制作網頁版的詞云圖

詞云圖的繪制

pyecharts中的WordCloud這個類主要用于詞云圖的生成

首先獲取制作詞云圖的文本文檔，作者采用之前寫過的一篇文章《使用python繪制中國地圖》作為數據源，通過jieba進行分詞和頻率統計，通過open函數將文章內容放到comment變量中，jieba進行分詞，然后將統計的詞頻存放到wordCount這個字典中，將字典中的k,v值分別提取出來放到name和value這兩個list中作為參數傳給詞云圖

wordcloud的add方法中的name和value分別是兩個list，表示屬性名稱和屬性對應的值。其中shape表示的是詞云圖的形狀，word_gap表示單詞間隔，默認為 20，word_size_range表示單詞字體大小范圍，默認為 [12, 60]，rotate_step表示旋轉單詞的角度，默認為 45

注：詞云圖輪廓，有'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star'可選，當且僅當 shape 為默認的'circle'時 rotate_step 參數才生效

關于詞云圖的一些看法

詞云圖通過對單詞權重不同的表示，其實權重就是單詞在文本中出現的頻率，來繪制單詞不同面積占比的圖片，可以達到良好的視覺效果，無效的信息由于出現的頻率可能比較低，所以可以有效的過濾。而重點的信息由于出現頻率高，可以非常直觀的從詞云圖中看出來。詞云圖可以從不同的維度，比如單詞的內容，單詞的頻率以及單詞的顏色等方面來展示數據，當做一些營銷熱點信息或者新聞類的內容等領域展示的時候，用詞云圖來做數據信息的分析還是很高效方便的

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