前言

文本可视化中大家会经常用的“词云图”吧。“词云”就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对文本中出现频率较高的关键词进行视觉上的突出。词云图过滤掉大量的文本信息，使浏览者只要一眼扫过词云图就可以领略文本的主旨。

制作词云图有几种方法：

1.pyecharts —— 简单易用但不够美观

使用 pyecharts 生成词云图是一件非常简单的事情，只需要简单的几行代码即可。

2.wordcloud —— 使用最多的的词云库

wordcloud 是使用Python 制作词云图使用最广泛的工具，但是使用它制作词云图并不是一件简单的事情：首先，在安装它的时候，就很有可能遇到麻烦，因为 wordcloud 库需要依赖 Microsoft Visual C++ 环境，需要事先安装该组件；其次，为了词云图的美观，使用过程中需要配合其他第三方库使用，比如 PIL（用于加载背景图）

以上都是经常见到的，今天来说一下stylecloud —— 最接近完美的 Python 词云库

stylecloud是一款简单易用的 Python 词云生成第三方库，使用非常简单，但是得到的词云图却高级感十足。事实上，stylecloud 是 wordcloud 的高级封装版本。这意味着 stylecloud 库需要依赖 wordcloud 库。这也是我们认为它接近完美而非真正完美的原因。

1.安装stylecloud库并导入

# 导入 stylecloud 库 from stylecloud import gen_stylecloud

2.准备数据

3.选择词语形状

stylecloud 词云形状使用特定网站中的图标，进入该网站，滚动鼠标下拉找到【查看图标】，点击进入后即可在 1600+ 图形中选择中意的形状，选择图形后，点击图形右上角即可复制图形的名称，如下图所示：

我们再将复制到的内容赋给参数 icon_name 即可生成这个形状的词云，代码如下：

words=' '.join(tfidf_df_chaping)gen_stylecloud(    #file_path='词频最高的200词.csv',   # 必要参数，语料的路径，如果语料是列表格式，则改用 text 参数    text=words,#文本内容    size=(600,600),         # 词云图的长宽，设置更大的数字可以增加成图的分辨率，但代码运行时间会随之增加    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量    max_font_size=120,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200    #font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数，否则中文会显示异常    output_name='词云图.png',      # 保存词云图的路径    icon_name='fas fa-cloud'    # 设置词云形状为云朵，设置此参数后，系统会到自动到网页端获取对应的背景图)

报错：

如果是10.0改为9.5还不行，再次尝试一个版本，比如说，9.4.0。

图形1

另外，再添加参数 invert_mask=True 还可以将形状反转，（代码省略）直接展示结果：

4.配色方案

配色方案将直接影响词云图的观感，在展示某些主题下的文本词云时，可以选择合适的配色。比如当我们制作与海洋产业有关系的文本词云时，可以设置主题颜色为蓝色/绿色/青色系列颜色。stylecloud 中词云的配色可以由 Python 配色工具库 palettable 来提供，其默认的配色方案也是由palettable 所提供的。我们找到了民间大神整理的配色方案PDF文档，文档中部分配色方案如下图所示：

如果想要使用图中的配色方案，只需在生成词云的代码前面声明（使用上图中左侧的代码）即可，例如，我们使用上图中 Blues_7 蓝色配色方案，声明配色方案的代码如下

# 导入配色方案库import palettablepalettable.colorbrewer.sequential.Blues_7# 下面在添加生成词云的代码即可gen_stylecloud(    #file_path='词频最高的200词.csv',   # 必要参数，语料的路径，如果语料是列表格式，则改用 text 参数    text=words,#文本内容    size=(600,600),         # 词云图的长宽，设置更大的数字可以增加成图的分辨率，但代码运行时间会随之增加    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量    max_font_size=120,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200    #font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数，否则中文会显示异常    output_name='词云图2.png',      # 保存词云图的路径    icon_name='fas fa-cloud' ,# 设置词云形状为云朵，设置此参数后，系统会到自动到网页端获取对应的背景图    palette='cartocolors.qualitative.Bold_7',  # 配色方案，由于前面声明了其他的配色方案（Blues_7),)

此外，假如配色方案中没有我们喜欢的配色方案，那么我们还可以自定义配色方案，将选择的颜色填入一个列表，再将颜色列表赋给参数 colors 即可。那么如何选择颜色呢？我们为大家推荐一个可以 DIY 的无广告调色网页。该网页支持用户自己调色（通过控制 R.G.B 颜色权重）来生成对应颜色的十六进制代码，如下图所示：

选中颜色后只需将对应的颜色代码填入 colors 参数列表中即可。我们选择几种较浅的暖色系颜色组成一个配色方案，代码如下：

gen_stylecloud(     text=words,#文本内容,   # 必要参数，语料的路径，如果语料是列表格式，则改用 text 参数    size=(600,600),         # 词云图的长宽，设置更大的数字可以增加成图的分辨率，但代码运行时间会随之增加    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量    max_font_size=120,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200    font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数，否则中文会显示异常    output_name='词云图3.png',      # 保存词云图的路径    icon_name='fas fa-cloud',  # 词云形状    # 自定义颜色列表    colors=['#FFDAB9', '#FFE4E1', '#FFC1C1', '#CDCDB4', '#EECBAD'])

除了颜色的变化，我们还可使用参数 gradient 来控制词云图色温变化的梯度，当不使用这个参数时，每个词语的颜色是可用颜色中随机的一种。也就是上面词云图中混乱无序的样子。当我们将gradient 参数设置为任意非空字符串，就可以使词云图中的颜色分布按照色温，色深沿着特定方向变化，效果非常 Nice。代码如下（注意参数 size变为整数，否则会报错）：

gen_stylecloud(     text=words,#文本内容,   # 必要参数，语料的路径，如果语料是列表格式，则改用 text 参数    size=600,         # 词云图的长宽，设置更大的数字可以增加成图的分辨率，但代码运行时间会随之增加    max_words=200,        # 词云图中的最大词语数量    max_font_size=200,      # 词云图中字号的最大值, 默认值是 200    font_path=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf',  # 字体是必要的参数，否则中文会显示异常    output_name='词云图4.png',      # 保存词云图的路径    icon_name='fas fa-cloud',  # 词云形状     palette='cartocolors.qualitative.Bold_5',  # 配色方案，由于前面声明了其他的配色方案（Blues_7),                                               # 我们这里重新指定配色为 Bold_5，这也是默认的配色）    gradient='666', )

5.字体

使用不同字体同样可以优化词云图的观感，对 Windows 用户来说，选择字体并不难，系统字体默认的存储路径为：C:\Windows\Fonts\，找到这个文件夹就可以查看系统中的字体，双击字体图标可以预览字体，不过很多字体并没有对中文做优化，因此设置后可能存在无法显示的情况。预览字体的截图如下：

鼠标右击图标后选择【属性(R)】可以查看该字体文件的名称，如下图所示：

我们使用 【仿宋】 字体（字体名为 msyhbd.ttc，使用 font_path参数设置字体路径）重新生成一个词云（由于字体加粗，我们将最大词数由 200 减少到 100）。最大字号下调至 150，图片尺寸由 600 调整为 1000，这个操作可以提高词云图的分辨率，防止小词语模糊不清。代码如下：