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，我们就来学习一下词云图python的制作方法。

一、词云库简介

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，我们一起来学习一下词云图python的常用库「wordcloud」。

wordcloud是第三方库，需要提前下载安装。

安装： pip install wordcloud

wordcloud 对象有很多参数设定，设定不同的参数，可以绘制不同形状、颜色和尺寸的词云图。

二、词云生成步骤

词云图python制作，使用wordcloud库进行以下操作：

1.读取文件，分词整理，生成词云文本

2.配置wordcloud对象参数，加载词云文本

3.计算词频，输出词云文件

三、代码展示

以电影《你好，李焕英 》的影评数据为案例，生成词云。

import jieba
import wordcloud
# 读取文本
with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f:
    s = f.read()
print(s)
ls = jieba.lcut(s) # 生成分词列表
text = ' '.join(ls) # 连接成字符串


stopwords = ["的","是","了"] # 去掉不需要显示的词

wc = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc",
                         width = 1000,
                         height = 700,
                         background_color='white',
                         max_words=100,stopwords=s)
# msyh.ttc电脑本地字体，写可以写成绝对路径
wc.generate(text) # 加载词云文本
wc.to_file("李焕英1.png") # 保存词云文件

四、词云生成方法分享

除了词云图python的制作方式，我们还可以通过在线数据分析软件更加快速地制作词云图，并且可以进行更美观的图片设置。

九数云BI提供了一种便捷的方法来制作词云图，它的优势在于用户无需编写代码，只需通过简单的点击和拖拽操作即可快速生成词云图。

首先，你需要准备词云图的数据，这些数据通常是分好词的明细数据，或者是包含关键词和出现次数的表格数据。上传数据后，点击开始分析，进入分析界面。

在分析界面，点击“+图表”，在右侧找到“词云”选项。将热搜词拖入到维度，被搜索次数拖入到指标，以此生成词云图。

九数云BI内置了多种主题风格，可以实现一键换色，使得词云图的配色更加统一和专业。通过这些步骤，即使是没有编程背景的用户也能轻松创建出具有视觉冲击力的词云图，为数据汇报增添色彩。

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