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Overview: 0 引言 1 環境 2 模組準備 3 實現思路 4 小試牛刀 5 中試牛刀 6 總結

0 引言

詞雲圖，也叫文字雲，是對文字中出現頻率較高的“關鍵詞”予以視覺化的展現，詞雲圖過濾掉大量的低頻低質的文字資訊，使得瀏覽者只要一眼掃過文字就可領略文章的主旨。

1 環境

作業系統：Windows

Python版本：3.7.2

2 模組準備

本文涉及到的Python第三方模組，共計四個：分詞模組jieba，文字雲模組wordcloud，畫圖模組matplotlib，用來處理背景圖片的模組scipy。這些模組均可通過pip方式進行安裝：

模組的匯入：

3 實現思路

準備好一份自己需要分析的文字材料，這裡選用的是19年兩會新鮮出爐的政府工作報告。我們首先得通過jieba模組對文字材料進行分詞處理，然後對處理後的材料使用wordcloud文字雲模組生成相應的詞雲圖片即可。

當然了你可以選擇一個背景圖片，並以此為基礎生成特定的雲圖，這時就用到了上面提到的另外兩個模組scipy和matplotlib。

好了，思路有了，那就開始實踐吧~

4 小試牛刀

小試牛刀章節教你僅用9行程式碼，來生成一個詞雲圖，先欣賞下最終的效果圖。

4.1 效果圖

4.2 程式碼實現

製作雲圖的思路，上文已作說明，這些就不再贅述了，直接看程式碼，程式碼中已新增詳細註釋說明。 除去註釋、匯入模組佔用的兩行，剩下僅7行的程式碼，你來說說Python強大不？

小試牛刀不夠牛？上面做出的雲圖不夠完美？那就繼續看下去，這裡來實現一個定製圖案的雲圖。

5 中試牛刀

我們這裡有一張祖國地圖，是否可以定製生成一個祖國版圖樣式的詞雲圖呢？ 答案是肯定的，只因為Python太強大，實現思路直接看程式碼。

5.1 程式碼實現

5.2 效果圖

6 總結

是不是又被強大的Python給震撼了？如引言所述，通過生成詞雲圖，對文章中出現頻率較高的“關鍵詞”予以視覺化的展現，幫助讀者快速領略文章的主旨，既方便又高效！

不過呢，不要高興地太早，這裡給大家暗暗地埋了幾顆雷，詞雲圖功能強大實用自不必說，但是若想正常的用起來，除了上面提到的在安裝wordcloud模組時會遇到麻煩之外，還有更多的麻煩在等著大家。請關注後續Python排錯集的系列文章。

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