大数据分析和个人经验的区别（大数据分析必备技能之词云）

词云

Overview:

0 引言

1 环境

2 模块准备

3 实现思路

4 小试牛刀

5 中试牛刀

6 总结

词云图，也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文章的主旨。

操作系统：Windows

Python版本：3.7.2

本文涉及到的Python第三方模块，共计四个：分词模块jieba，文字云模块wordcloud，画图模块matplotlib，用来处理背景图片的模块scipy。这些模块均可通过pip方式进行安装：

python大数据

模块的导入：

python大数据

准备好一份自己需要分析的文本材料，这里选用的是19年两会新鲜出炉的政府工作报告。我们首先得通过jieba模块对文本材料进行分词处理，然后对处理后的材料使用wordcloud文字云模块生成相应的词云图片即可。

当然了你可以选择一个背景图片，并以此为基础生成特定的云图，这时就用到了上面提到的另外两个模块scipy和matplotlib。

好了，思路有了，那就开始实践吧~

小试牛刀章节教你仅用9行代码，来生成一个词云图，先欣赏下最终的效果图。

4.1 效果图

python词云

4.2 代码实现

制作云图的思路，上文已作说明，这些就不再赘述了，直接看代码，代码中已添加详细注释说明。

python大数据

除去注释、导入模块占用的两行，剩下仅7行的代码，你来说说Python强大不？

小试牛刀不够牛？上面做出的云图不够完美？那就继续看下去，这里来实现一个定制图案的云图。

我们这里有一张祖国地图，是否可以定制生成一个祖国版图样式的词云图呢？

python大数据

答案是肯定的，只因为Python太强大，实现思路直接看代码。

5.1 代码实现

python大数据

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5.2 效果图

python大数据

是不是又被强大的Python给震撼了？如引言所述，通过生成词云图，对文章中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，帮助读者快速领略文章的主旨，既方便又高效！

不过呢，不要高兴地太早，这里给大家暗暗地埋了几颗雷，词云图功能强大实用自不必说，但是若想正常的用起来，除了上面提到的在安装wordcloud模块时会遇到麻烦之外，还有更多的麻烦在等着大家。请关注后续Python排错集的系列文章。

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