什么是词云？词云就是将从一大段文本中按出现频率提取的关键词组织成云朵或其他的形状，并在视觉上突出出现频率较高的关键字。
词云是一种可视化展示文本内容的工具，用于显示文本中出现次数较高的关键词。其主要思想是将文本中频繁出现的词汇以视觉化的方式展现出来，可以很快地帮助人们了解文本的主要内容和关键信息。
相信很多人在第一眼看到下面这些图时，都会被其牛逼的视觉效果所吸引，这篇文章就教大家怎么用Python画出这种图。
这个是当下最流行最时髦的AI神器chatGPT和我一起合作写的一篇通用技术文章，请读者笑纳！
jieba和wordcloud是两个在自然语言处理和数据可视化领域非常常用的Python库。
词云图现在似乎成了各个互联网产品年终盘点的标准形式，比如我们的热搜，我们QQ音乐网易云音乐最喜欢的歌手最喜欢的歌曲等等，词云图实在是太契合互联网时代了。那么我们能不能自己也去画一个词云图出来？就用我们的Python来完成这个目标。
WordCloud是一种数据可视化技术，通过根据文本中单词的频率或权重来生成一个视觉上吸引人的词云图。在词云图中，单词的大小和颜色通常与其在文本中的出现频率相关，频率越高的单词显示得越大、越醒目。
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本的主旨。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 词云图：wordcloud库的使用 ---- Python 词云图：wordcloud库的使用 1.wordcloud库的安装 2.wordcloud库的使用 2.1 常用函数方法 2.2 WordCloud对象常用配置参数 2.3 配色集 3.生成词云图 ---- 1.wordcloud库的安装
全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0'
stylecloud 是一个 Python 包，它基于流行的 word_cloud 包，并添加了一些有用的功能，从而创建出独特的词云。stylecloud 具备以下特点：
一、wordcloud库基本介绍 1.1 wordcloud库概述 wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位，更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 pi
本文演示如何在Python中创建词云。词云是一种文本数据可视化，词云图中有些词更大、更粗，而另一些词则更小。通常，数据文本中提到的特定单词越多，这些单词在可视化中显示就越大。
Wordcloud 是Python第三方库中用于制作简单分词云图的第三方库，可以根据自己喜欢的颜色，喜欢的形状制作出美丽的词云图。
wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式，通过词云生成的图片，我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概。
相信大家也都通过各种渠道了解了老干妈与鹅厂的爱恨纠缠，当然其中还混入了迷惑行为的“骗子”、吃瓜吃得飞起的“阿里系”以及连称此事与我无关的“某搜索引擎”。
词云图主要用来可视化文本数据，通常以大小和位置表示关键字的频率，以此来比较不同关键词的重要程度。
本周为大家带来炫酷好玩的 wordcloud 词云构造库。 使用 wordcloud 可以做出这样的图片： 还可以做出这样的： 接下来，我们来学习如何制作属于自己的词云图。 本来想说一句，安装过程不表
生成词云我们需要用到几个库： pip install numoy matplotlib wordcloud Pillow jieba
（由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要，请点击文末的“阅读原文”按钮，访问可以正常显示外链的版本。）
你想知道哪些漂亮的词云图是怎么做出来的吗？ 这篇是对于没有python基础而言的朋友用来做分词和词频的文章。 一、分词工具：图悦：http://www.picdata.cn/index.php 只需要
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
wordcloud 是一个python实现的高效词频可视化工具，除了可以使用各种mask和颜色提供个性化的掩膜，还可以通过api便捷的挑战获得个性化的词云输出。 安装
使用 Python 环境下的 wordcloud 工具，就能方便地生成词云图（感谢开源社区！🎉️ ）。
前几天在Python白银交流群【肉丸胡辣汤】问了一个Python网络爬虫和可视化的问题，提问截图如下：
在数据可视化方面，词云一直是一种视觉冲击力很强的方式。对输入的一段文字进行语义分割，得到不同频度的词汇，然后以正比于词频的字体大小无规则的集中显示高频词，简洁直观高效。
封面图片：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
本篇文章先介绍几种制作词云的 Python 库，分别是 WordCloud、StyleCloud、Pyecharts；再加一个在线词云制作网站；最后通过代码实操和可视化效果对它们做个简单比较
wordcloud库常规方法 w = wordcloud.WordCloud() 方法 描述 例子 w.generate(txt) 向wordcloud对象w中加载文本txt >>>w.generate("Python and WordCloud") w.to_file(filename) 将词云输出为图像文件，.png或.jpg格式 >>>w.to_file("outfile.png") 应用实例： import wordcloud w = wordcloud.WordCloud() #配置对象参数 w
案例：其中TFIDF可参见之前的博客 http://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/76586693 下图为背景图片
python中使用wordcloud包生成的词云图。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9,mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4, stopwords=None, random
1.安装第三方库（matplotlib，jieba，wordcloud，numpy）
很多时候，我们需要用炫酷的词云或者标签云来表达文本的重点含义。但是大多数工具都需要一定的编程基础，需要python来处理。而国外虽然有很多词云工具，但是对中文支持不够友好。今天重点介绍优词云。优词云页面非常简单，支持字体选择，支持词语大小调整，支持字体颜色，背景颜色的自定义。最最最重要的是，有很多好玩的模版供选择。来，快速进入 优词云 www.uciyun.com。 界面图如下：
pyecharts是基于echarts的python库，能够绘制多种交互式图表，和其他可视化库不一样，pyecharts支持链式调用。
最近突发奇想，想做个词云玩玩，这算是Python的一个很初级的应用，虽然很初级，依然免不了会出现各种bug~
如果我们把这些甜言蜜语都收集起来，做成一个心爱的甜心，在七夕节的当天送给自己的另一半。这样既用心，而且还很甜蜜的操作，是不是很酷！说干就干，接下来，小安就带领大家，从数据的收集，再到数据的预处理，最终形成一个爱心展示，为大家制作一个七夕节的小惊喜。
七夕就要到了，在这个有情人终成眷属的好日子里，小安在这里给大家带来Python的小福利，在七夕利用Python制造两个人之间的甜蜜。二人世界里少不了属于两个人之间的甜言蜜语，而这些悄悄话也是记录了两个人从相识到相知再到在一起的甜蜜。
基于Python的词云生成类库,很好用,而且功能强大.博主个人比较推荐 github:https://github.com/amueller/word_cloud 官方地址:https://amueller.github.io/word_cloud/ 写这篇文章花费一个半小时,阅读需要十五分钟,读完本篇文章后您将能上手wordcloud
继之前出过表格拆分与合并小工具、pdf转word小工具后，今天我们迎来了词云制作小工具。
这周参加一个创新培训，结束后有个答辩需要制作ppt，为了更好的展示内容，想到用词云图。本文分享一下如何基于Python的stylecloud制作酷炫的词云图。stylecloud是wordcloud优化改良版，操作简单，直接调用。
词云也叫文字云，是一种可视化的结果呈现，常用在爬虫数据分析中，原理就是统计文本中高频出现的词，过滤掉某些干扰词，将结果生成一张图片，直观的获取数据的重点信息。今天，我们就来学习一下Python生成词云的常用库「wordcloud」。
在数据可视化图表中，词云图的应用随处可见。它通常是对输入的一段文字进行词频提取，然后以根据词汇出现频率的大小集中显示高频词，简洁直观高效，今天小编就来分享一下在Python如何绘制出来精湛的词云图。
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 语料爬取 寻找链接 之
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