词云图是文本分析中比较常见的一种可视化手段，将出现频率高的词字体相对变大，让重点词、关键词一目了然。
使用Python生成词云需要下载并安装第三方模块jieba和wordcloud。
1.jieba
jieba是一个中文分词模块，用来统计词频。如果已经有现成的数据，就不再需要它。在使用之前需要先使用pip安装jieba:
jieba最主要的方法是cut方法:
(1)jieba.cut方法接受两个输入参数:第一个参数为需要分词的字符串；cut＿all参数用来控制是否采用全模式。
(2)jieba.cut＿for＿search方法接受一个参数:需要分词的字符串，该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。
(3)jieba.cut以及jieba.cut＿for＿search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例(分词)。
注意:待分词的字符串可以是gbk字符串、utf－8字符串或者unicode。
2.wordcloud
wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象，wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云。wordcloud可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云，其中绘制词云的形状、尺寸和颜色都可以自己设定。在使用之前需要先使用pip安装wordcloud:
WordCloud类的使用:WordCloud类常用的方法如表6－1所示，配置对象常用参数如表6－2所示。
表6－1 WordCloud类常用的方法
(www.xing528.com)
表6－2 WordCloud类配置对象常用参数
案例:选一篇自己喜欢的文章，然后保存为TXT格式，放到工作目录下。本案例选取的文章是知乎网上秋叶大叔的一篇文章:《如何实现财富自由?》。将其内容保存为“caifu.txt”，放在工作目录下，以下是获得这篇文章词云图的过程代码。
例6＿2＿ciyun.py
词云图的形状使用一个心形图片，如图6－3所示。
另外，可以把背景图设置为任意形状和图片，如果没有合适的照片，也可以用PPT自己画一个合适的形状。
心形的词云效果图如图6－4所示。
图6－3 心形图片
图6－4 心形词云效果图
获得词频列表，如图6－5所示，保存为csv文件。
图6－5 词频列表
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