其实早在半年前就使用了这个库，当时由于太忙，没有时间记录，最近比较闲，因此写篇笔记总结一下该库的基本用法。更详细的介绍和例子参见其官网Wordcloud
1.安装
pip install wordcloud
2.使用
构造wordcloud类
from wordcloud import WordCloud
wc = WordCloud(参数)
#参数
# font_path:字体文件（OTF或TTF）的路径，字符串
# width:绘图区宽度，默认400，整型
# height:绘图区高度，默认200，整型
# prefer_horizontal:单词倾向于水平放置还是垂直放置，如果值小于1，则会在不合适的情况下旋转单词，浮点型，默认0.9
# mask:是否在给定的形状内绘制单词，这个参数使我们能够根据给定的轮廓形状绘制各种词云图，当此参数不为None时，width和height将被忽略，nd-array型或None，默认None
# scale:计算过程和实际绘图的比例，浮点型，默认1
# min_font_size:绘图时最小的字体大小，整型，默认4
# font_step:字体大小的迭代步长，大于1时可能会出现错误排列，整型，默认1
# max_words:绘图使用的最大单词数，整型，默认200
# stopwords:排除的单词集，字符串集或None，默认为None时，内置的字符串集将会被使用
# background_color:背景颜色，颜色值，默认为'black'
# max_font_size:绘图时最大字体大小，整型或None，默认为None
# mode:模式，默认为'RGB'，当为'RGBA'时，倘若背景颜色为None，则会得到透明的背景
# relative_scaling:单词出现频率对其字体大小的权重，值为0时，只考虑单词排名对字体大小的影响，值为1时，具有2倍出现频率的单词具有2倍的字体大小，一般值设置为0.5最棒，浮点型
# color_func:颜色函数，用于生成不同颜色单词的词云图，默认为None
# regexp:正则表达式，用于分词，默认为 r"\w[\w']+"
# collocations:是否包括二元词组，布尔型，默认为True
# colormap:颜色图，随机分配颜色给每个单词，如果指定了color_func，则本参数被忽略，字符串或matplotlib colormap型，默认为'viridis'
# normalize_plurals:移除单词末尾的's'，布尔型，默认为True
属性
wc.words_
#对应频率的词例，字典类型{字符串：浮点数}
wc.layout_
#记录每个单词的值，字体大小，位置，方向以及颜色，由一系列元组组成的列表，每个元组格式为(string, int, (int, int), int, color)
方法
wc.generate(text)
#从文本中生成词云图
wc.fit_words(frequencies)
#根据给定单词及频率生成词云图
#frequencies:元组型数组，每个元组包含一个单词及其频率
wc.generate_from_frequencies(frequencies, max_font_size=None)
#根据给定单词及频率生成词云图
#frequencies:字典，包含字符串（单词）:浮点数（频率）的值对
#max_font_size:最大字体大小
wc.process_text(text)
#将长文本分词，并移除stopwords集合中的单词
#返回字典，dict (string, int)
wc.recolor(random_state=None, color_func=None, colormap=None)
#重新上色
#random_state:随机种子，整型或None
wc.to_array()
#以numpy矩阵的格式返回词云图
to_file(filename)
#以图片的格式返回词云图
#filename:保存路径
根据给定图片的颜色生成颜色函数
from wordcloud import ImageColorGenerator
pic_color=ImageColorGenerator(pic)
生成随机颜色（默认的颜色生成方式）
wc.random_color_func(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None)
#random_state:如果给定一个随机的对象，会用作它生成随机种子的数字
3.例子（jieba分词制作中文词云图）
制作中文词云图时需要jieba库分词（导入前需安装）
# -*- coding:utf-8 -*-
from os import path
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图片
from scipy.misc import imread #读取图片
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
import jieba #结巴分词
text_address=path.abspath('test1.txt')
text=open(text_address).read() #读取文本
text_cut=jieba.cut(text) #分词
new_textlist=' '.join(text_cut) #组合
pic_address=path.abspath('pic1.jpg')
pic=imread(pic_address) #读取图片
pic_color=ImageColorGenerator(pic) #根据图片生成颜色函数
wc=WordCloud(background_color='white', #构造wordcloud类
mask=pic,
max_font_size=40,
random_state=30,
font_path="font.ttf",
max_words=500,
min_font_size=2,
color_func=pic_color)
wc.generate(new_textlist) #生成词云图
plt.figure() #画图
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()
wc.to_file(path.join(path.dirname('test.txt'),"zjw5.png")) #保存图片
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