作大數據分析的怎麼能夠不會這個？

Overview: 0 引言 1 環境 2 模塊準備 3 實現思路 4 小試牛刀 5 中試牛刀 6 總結

0 引言

詞雲圖，也叫文字雲，是對文本中出現頻率較高的「關鍵詞」予以視覺化的展示，詞雲圖過濾掉大量的低頻低質的文本信息，使得瀏覽者只要一眼掃過文本就可領略文章的主旨。

1 環境

操做系統：Windows

Python版本：3.7.2

2 模塊準備

本文涉及到的Python第三方模塊，共計四個：分詞模塊jieba，文字雲模塊wordcloud，畫圖模塊matplotlib，用來處理背景圖片的模塊scipy。這些模塊都可經過pip方式進行安裝：

模塊的導入：

3 實現思路

準備好一份本身須要分析的文本材料，這裏選用的是19年兩會新鮮出爐的政府工做報告。咱們首先得經過jieba模塊對文本材料進行分詞處理，而後對處理後的材料使用wordcloud文字雲模塊生成相應的詞雲圖片便可。

固然了你能夠選擇一個背景圖片，並以此爲基礎生成特定的雲圖，這時就用到了上面提到的另外兩個模塊scipy和matplotlib。

好了，思路有了，那就開始實踐吧~

4 小試牛刀

小試牛刀章節教你僅用9行代碼，來生成一個詞雲圖，先欣賞下最終的效果圖。

4.1 效果圖

4.2 代碼實現

製做雲圖的思路，上文已做說明，這些就再也不贅述了，直接看代碼，代碼中已添加詳細註釋說明。

除去註釋、導入模塊佔用的兩行，剩下僅7行的代碼，你來講說Python強大不？

小試牛刀不夠牛？上面作出的雲圖不夠完美？那就繼續看下去，這裏來實現一個定製圖案的雲圖。

5 中試牛刀

咱們這裏有一張祖國地圖，是否能夠定製生成一個祖國版圖樣式的詞雲圖呢？

答案是確定的，只由於Python太強大，實現思路直接看代碼。

5.1 代碼實現

5.2 效果圖

6 總結

是否是又被強大的Python給震撼了？如引言所述，經過生成詞雲圖，對文章中出現頻率較高的「關鍵詞」予以視覺化的展示，幫助讀者快速領略文章的主旨，既方便又高效！

不過呢，不要高興地太早，這裏給你們暗暗地埋了幾顆雷，詞雲圖功能強大實用自沒必要說，可是若想正常的用起來，除了上面提到的在安裝wordcloud模塊時會遇到麻煩以外，還有更多的麻煩在等着你們。請關注後續Python排錯集的系列文章。

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