词云图制作工具,云图怎么做
序
大家好，我是小z。
我们经常在各种数据分析和显示的场合使用词云图。文字云图除了展示大量文字数据，让读者快速抓住重点，更重要的是好看啊。
所以今天我要和大家分享一些文字云图的制作方法，比较一下效果。
首先，我们来思考一下云图这个词是如何产生的。简单来说，就是
读取文本—分词—计算词频—词云
下面将介绍与制作词云的复杂程度不同的方法。
在线互动制作：《土月慈云》
最方便的当然是一步到位，将文本数据传进去然后直接整个词云图出来。这时候一般需要求助第三方网站。搜索关键词“在线词云制作”，选择几个排名靠前的网站。我用之前文章收集的网易云音乐评论数据的例子来对比不同方法做出来的词云。
首先，参赛选手是最简单的文字云制作：
图悦词云
http://www.picdata.cn/picdata/index.php#
就像上图，不用注册不用登陆，把文字粘贴进去，字云就出来了，但是可选的样式和水印比较少，不支持更多的参数调整。
主观评分：60分能满足基本的词云制作。
线上互动制作：微思维云
下一位选手是微思词云。
https://wis-ai.com/wordcloud
可以看到，和之前的网站相比，这个网站的字云没有水印，看起来稍微舒服一点，支持对文字旋转、背景颜色、字体等相关参数也有调整。但是需要注册登录才能使用。每个账号有一定的使用次数，部分功能需要付费。
主观评分：65分持续使用需要大量邮箱。
在线互动制作：花火词云
最后一个在网上做词云的选手是花火。
http://hanabi.data-viz.cn/visualisation
大家可以看到，相比以上两个线上平台，花火还是发一个txt进去然后一个字云出来，但是做了图更好看，支持更多的自定义的参数，但是去掉水印需要付费。
主观评分75分颜值是正义，但是票是30/月。
以上是对几家网上词云网站的评价，没有任何广告和抹黑。实际上是大同小异与其他网站没有列出。功能简单复杂的免费图片会更好看，但是要收费。各有千秋。接下来，让我们欢迎Python选手。
Python制作：pyecharts
在Python的各种库中，用pyecharts做字云还是挺方便的，做出来的图也挺清爽的。
https://pyecharts.org/#/zh-cn/basic_charts?Id=wordcloud:词云地图
因为是用代码写的，所以可以定制文字样式、旋转角度、高度、距离、阴影左右等等。可以使用pyecharts的全局和系列配置项进行调整。
唯一的问题是pyecharts接收的数据必须和分词后的数据相似，也就是你要给它这样的数据。
Data=[(生活资源， 999 )，(供热管理， 888 )，(供气质量， 777 )，(生活用水管理， 688 )，(一次供水问题， 588 ， 462 )，(城乡建设， 449 ，(社会保障与福利， 429 )，………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………”
主观评分75 好看但有限。
Python制作：wordcloud
现在，wordcloud是Python中最常用的wordcloud。说到wordcloud，就不得不介绍一下jieba分词。简单来说，这个过程就是向其中发送一个txt。街霸分词得到结果后，会发送到词云做词云。同时比Pyecharts支持更多的自定义设置。
from word cloud importword cloud importmatplotlib . py plot asplt #用于绘制图像的模块importjieba #jieba分词path _ txt= music . txt f=open(path _ txt， r ，Encoding=UTF-8 )。read()#口吃分词，生成字符串，wordcloud无法直接生成正确的中文词云cut _ text= 。Join (jieba.cut (f))字云=字云(#设置字体，否则会出现乱码。文字的路径是电脑字体的一般路径，可以改成另一种font_path=msyh.ttc ，#设置背景，宽度和高度background _ color= white ，width=1000，height=1000)。生成(cut _ text) PLT.imshow(字云，插值=双线性)PLT。
从代码和词云效果来看，词云多在支持修改的参数，需要测试更多不同效果下的图片，才能找到最适合这组数据的词云。比如我的图就没有pyecharts那一代舒服。当然，只要你自己调整，就可以保存为脚本，以后直接使用。
主观评分80 最常用词云库
Python制作：stylecloud
最后介绍一个wordcloud优化的库stylecloud。还需要配合jieba分词使用，但是代码更简洁，生成的字云更美观。比如只是文字。只需使用下面的代码。
defjieba _ cloud(file _ name):with open(file _ name， r ，Encoding= utf8 )ASF:word _ list=jieba . cut(f . read())result= 。join (word _ list) # make中文云词gen _ stylecloud (text=result，font _ path= msyh.ttc ，Output _ name=file _ name.split( . ) [0].png) #中文字体必须加，否则格式不对如果_ _ name _= _ main _ :file _ name= music . txt jieba _ cloud(file _ name)
可以看到，默认生成的不添加任何配置项的wordcloud比Word Cloud多一点，还支持改变颜色、背景、样式等。
主观评分85 简单操作就能画出漂亮的字云。
结束语
以上是一些绘制文字云图的方法。你用过哪些？你选了哪一个？当然，画字云的方式远不止这些。如果你有更简单更好看的生成词云的方法，可以在评论里分享。不过，虽然word云图很酷，但并不是所有的数据都适合用word云图来展示。比如数据量太少，就很难布局出好看的单词云图。这个时候就需要考虑其他的图表了。
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