词云制作没那么难，Python 10 行代码就实现了！_词云算法_词云制作代码

代码块

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import matplotlib.pyplot as plt

from wordcloud import WordCloud

import jieba

text_from_file_with_apath = open('/Users/hecom/23tips.txt').read()

wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)

wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)

my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)

plt.imshow(my_wordcloud)

plt.axis("off")

plt.show()

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代码效果图：

下面咱们解析一下代码块：

1～3 行分别导入了画图的库，词云生成库和jieba的分词库；

4 行是读取本地的文件,代码中使用的文本是本公众号中的《老曹眼中研发管理二三事》。

5～6 行使用jieba进行分词，并对分词的结果以空格隔开；

7行对分词后的文本生成词云；

8～10行用pyplot展示词云图。

这是我喜欢python的一个原因吧，简洁明快。

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当然，这只是一个简单得不能再简单得编程，实现的效果也非常简单

但是Python是一门开源的语言，这时候就体现出开源的特性了，任何人都能对一个项目加以修改，使项目不断的完善。

Github上有许多开源的项目，小编找到一个做词云的项目，链接如下：

https://github.com/amueller/word_cloud

咱们可以直接进入wordcloud.py 源码进行字体，词云效果进行修改。

源码解析：

wordcloud.py总共不过600行，其间有着大量的注释，读起来很方便。其中用到了较多的库，常见的random，os，sys，re（正则）和可爱的numpy，还采用了PIL绘图，估计一些人又会遇到安装PIL的那些坑.

生产词云的原理其实并不复杂，大体分成5步：

1. 对文本数据进行分词，也是众多NLP文本处理的第一步，对于wordcloud中的process_text（）方法，主要是停词的处理
2. 计算每个词在文本中出现的频率，生成一个哈希表。词频计算相当于各种分布式计算平台的第一案例wordcount， 和各种语 言的helloworld 程序具有相同的地位了，呵呵。
3. 根据词频的数值按比例生成一个图片的布局，类IntegralOccupancyMap是该词云的算法所在，是词云的数据可视化方式的核心。

最后

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