软件测试教你使用Python快速绘制酷炫词云图

　　前言
　　词云图现在似乎成了各个互联网产品年终盘点的标准形式，比如我们的热搜，我们QQ音乐网易云音乐最喜欢的歌手最喜欢的歌曲等等，词云图实在是太契合互联网时代了。那么我们能不能自己也去画一个词云图出来？就用我们的Python来完成这个目标。 环境准备
　　Python绘制词云图有几个常用的库，wordcloud,jieba,matplotlib三个库，环境准备也非常简单，安装这三个库即可.。 pip  install wordcloud jieba matplotlib
　　wordcloud是python的一个三方库,称为词云也叫做文字云,是根据文本中的词频,对内容进行可视化的汇总。
　　jieba是优秀的中文分词第三方库，由于中文文本之间每个汉字都是连续书写的，我们需要通过特定的手段来获得其中的每个词组，这种手段叫做分词，jieba库就能很好地帮我们完成这项工作。
　　好的，环境准备好了，直接开干。 简单词云图
　　绘制词云图之前，我们需要先准备好我们的文本文件，用于统计频次，可以自己创建文本文档。代码如下: import matplotlib.pyplot as plt  # 在任何绘图之前，我们需要一个figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图 import jieba  # jieba库是中文分词的第三方库（中文文本需要通过分词获得单个的词语） from wordcloud import WordCloud  # 导入wordcloud库  text = open(r＂names.txt＂, ＂r＂, encoding=＂utf-8＂).read()  # 读入txt文本数据，在字符串前面加上字符r或R之后表示原始字符串，字符串中的任意字符都不再进行转义，后一个r表示＂只读＂ cut_text = jieba.cut(text)  # jieba中文分词，生成字符串，默认精确模式，如果不通过分词，无法直接生成正确的中文词云 result = ＂ ＂.join(cut_text)  # 必须给个符号分隔开分词结果来形成字符串,否则不能绘制词云 # join函数的用法：＂sep＂.join(seq)参数说明：sep：分隔符。可以为空；seq：要连接的元素序列、字符串、元组、字典；即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的字符串  # 生成词云图，这里需要注意的是WordCloud默认不支持中文，所以这里需已下载好的中文字库 # 无自定义背景图：需要指定生成词云图的像素大小，默认背景颜色为黑色,统一文字颜色：mode=＂RGBA＂和colormap=＂pink＂ wc = WordCloud(     # 设置字体，不指定就会出现乱码     background_color=＂white＂,  # 设置背景色，默认为黑色     width=500,  # 设置背景宽     height=350,  # 设置背景高     max_font_size=50,  # 最大字体     min_font_size=10,  # 最小字体     mode=＂RGBA＂  # 当参数为＂RGBA＂并且background_color不为空时，背景为透明 ) wc.generate(result)  # 根据分词后的文本产生词云 wc.to_file(r＂wordcloud.png＂)  # 保存绘制好的词云图 plt.imshow(wc)  # 以图片的形式显示词云 plt.axis(＂off＂)  # 关闭图像坐标系，即不显示坐标系 plt.show()  # plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，但是不能显示。其后必须有plt.show()才能显示
　　代码显示效果如下:
　　因为我们文件中涉及的词汇不多，所以导致生成的词云图不够密集，但是当词汇较多且部分词汇出现次数较多时，便会生成较为密集的词云图。 定制指定形状的词云图
　　很多时候，我们想要生成的词云图并不是上面的方方正正的，那样太过传统，词云图要的是酷炫新奇，所以我们也可以先指定一下形状，这样生成的词云图会更加吸引眼球。以下面的需求为例，我们需要绘制《滕王阁序》的词云图，以我最喜欢的动漫人物——柯南为词云图的形状。
　　import wordcloud import numpy as np from PIL import Image  # Image模块是在Python PIL图像处理常用的模块 import jieba  pic = Image.open(＂conan.png＂)  # 打开图片路径，形成轮廓 shape = np.array(pic)  # 图像轮廓转换为数组 wc = wordcloud.WordCloud(mask=shape, font_path=＂simkai.ttf＂, background_color=＂white＂,                          max_font_size=100)  # mask为图片背景，font_path为字体，若不设置可能乱码  text = open(r＂article.txt＂, ＂r＂, encoding=＂UTF-8＂).read()  # 对中文应该设置编码方式为utf—8,article.txt为滕王阁序的全文 cut_text = jieba.cut(text) result = ＂ ＂.join(cut_text) wc.generate(result) wc.to_file(＂cloud.jpg＂)
　　生成的词云图如下:
　　是不是比第一次生成的词云图好看了很多，终于有了些互联网产品年终盘点词云图的形状。 总结
　　本文主要介绍了词云图的绘制，词云图是一个新鲜的互联网工具，能够帮我们直观的了解互联网的热点事件等等，本文就介绍到这里，后续我们将继续讲解一些有趣的图表绘制。