Python词云生成教程：wordcloud使用详解

本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Python词云生成教程：wordcloud可视化详解》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~

生成词云图的关键在于准备数据和调整参数。1.安装wordcloud、matplotlib和jieba库；2.获取并读取文本数据，中文需用jieba分词处理；3.调用WordCloud类生成词云，注意设置字体、尺寸和背景色；4.可选自定义形状和颜色，通过mask参数使用图像模板，结合colormap配色，并用stopwords过滤无意义词汇。整个过程步骤清晰，但需注意细节如中文字体支持和遮罩格式。

生成词云图其实不难，Python里有一个叫wordcloud的库，专门用来做这种可视化。你只需要准备好文本数据，调用几个函数就能生成漂亮的图片。当然，要让它看起来更专业、更有针对性，还是得注意一些细节。

安装必要的库

首先你得确保安装了wordcloud和matplotlib这两个库。如果还没装，可以用pip命令：

• pip install wordcloud
• pip install matplotlib

有时候还需要处理中文，这时候建议顺便装上jieba分词库：

• pip install jieba

这几个库装好之后，就可以开始制作词云了。

准备文本数据

词云的基础是文本内容。你可以从各种地方获取文本，比如网页爬虫、本地txt文件、社交媒体评论等等。只要把文本读进来就行。

举个例子，如果你有一个text.txt文件，可以这样读取内容：

with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

如果是中文文本，一般还要先做分词。这时候就用到前面提到的jieba了：

import jieba
words = " ".join(jieba.cut(text))

这样就把一段中文拆成一个个词语，并用空格连接起来，方便后续处理。

生成基本词云

有了文本之后，就可以创建词云对象并生成图像了。基础代码大概是这样的：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', width=800, height=600, background_color='white')
word_cloud = wc.generate(words)

plt.imshow(word_cloud)
plt.axis("off")
plt.show()

这里面有几个关键参数：

• font_path：指定字体文件，特别是显示中文时必须设置，否则会报错或者出现方框。
• width 和 height：控制输出图片的尺寸。
• background_color：设置背景颜色，默认是黑色，也可以改成白色或其他颜色。

如果你不想手动调整这些参数，也可以直接使用默认值，但效果可能没那么理想。

自定义词云形状和颜色

如果你想让词云更有特色，比如变成心形、圆形或者其他形状，可以用mask参数来实现。你需要准备一个黑白图像作为模板，然后传给WordCloud。

步骤大致如下：

• 用numpy读取图像，转为数组
• 创建WordCloud对象时加入mask=image_array
• 如果需要颜色也可以结合colormap设置配色方案

另外，还可以通过stopwords参数过滤掉你不想要的词，比如“的”、“了”、“是”这类常见但无意义的词汇。

基本上就这些操作了。虽然步骤看起来有点多，但其实每一步都不复杂，只是容易忽略某些小细节，比如中文字体、停用词、图像遮罩格式等。只要你一步步来，很快就能做出好看的词云图。

好了，本文到此结束，带大家了解了《Python词云生成教程：wordcloud使用详解》，希望本文对你有所帮助！关注golang学习网公众号，给大家分享更多文章知识！