一、词云的运用
设计到的模块：wordcloud
编辑器：sublime text 3
编译器：Python 3.6
1.下载安装wordcloud模块
pip install wordcloud
2.导入模块并初始化词云对象
下面我们打开它的帮助文档看看它的使用方法：
可以看到这个类就是词云初始化的主要类，下面都是它的初始化参数，所以我们要使用它：
import wordcloud wc=wordcloud.WordCloud(font_path=r'C:\Windows\Fonts\华康少女文字简W5.ttc',width=200,height=100) #初始化
这里为了使得生成的词云图更好看，所以我加入了华康少女字体，这个字体不是系统自带的，得下载。下载好后把它放到window 字体文件夹中。
3.加入文本到词云中
使用初始化的对象来调用文本生成器，我们从帮助函数中可以得出它有两个生成器函数。
这两个生成器函数差不多，而且意思相近，这里不做过多讨论，我们来看下它的使用方法：
wc.generate('任性的90后boy')这样就从文本中生成词云了。
4.显示词云对象
生成之后，我们需要把它显示出来，那怎么办呢？如图所示：
由此可以看出它有四种生成方式，即为：数组，文件，html，图片。我们随机选择一种，就选文件。
wg.to_file('gf.jpg')
这样就生成了一个以刚才的文本为主的华康少女字体的词云图了，是不是很简单了？别着急，还有大菜。
5.显示词云背景
我们从上幅图片可以看出，字体和图片的颜色都很让人揪心，那么有没有方法改变它们呢？答案当然是有的。
我们可以通过设置词云的背景颜色来改变词云背景：
wordcloud.WordCloud(font_path=r'C:\Windows\Fonts\华康少女文字简W5.ttc',width=200,height=100,background_color="gray")
这样我们可以将背景颜色改为灰色，要是改变字体颜色该怎么办呢？由刚才的帮助文档，我们可以看出有个颜色
生成器类ImageColorGenerator，它负责专门定义我们喜欢的颜色方案，而且它还可以随时修改，不过要在初始化后使用color_func函数进行回调才行，因为ImageColorGenerator传入的是一个图片数组，所以我们需要用到一个可以将图片转化为数组的模块numpy，今天我们只讲它的一个方法，下面我们来看下：
from wordcloud import ImageColorGenerator
from wordcloud import WordCloud as wc
from PIL import Image
import numpy as n
ff=open('OSI.txt','r',encoding='utf-8').read() #导入文本文件并读取内容
bg=n.array(Image.open('g.png')) #将图片以数组形式输出
#注意如果背景图片是png,那么模式必须是RGBA，因为png图片支持透明度设置,设置背景图片，背景颜色必须是白色
w=wc(font_path=r'C:\Windows\Fonts\华康少女文字简W5.ttc',mode='RGBA',mask=bg,repeat=True,background_color='#FFFFFF')
wg=w.generate(ff) #嵌入文本
ig=ImageColorGenerator(bg) #图片颜色导入
wg.recolor(color_func=ig) #重新设置词云图颜色
wg.to_file('gf.png') #保存图片可以看到，最后图片里文字的颜色和引用的图片颜色一样：
除此之外WordCloud还有很多优秀的方法，比如：
mask='' #设置背景图片 font_path='C:\Windows\Fonts\STZHONGS.TTF' #解决中文无法输出的尴尬 max_words=5 #设置单词显示最多的数目 stopwords='' #设置停用词 如果为空，则使用内置的STOPWORDS方法 max_font_size=4 #设置字体最大值 int类型 random_state=1 #设置有多少种配色方案 int类型 mode:'RGB' #当参数为“RGBA”并且背景颜色不为空时，背景为透明。 color_func # 生成新颜色的回调函数 scale #按比例放大画布 类型为float colormap # 给每个词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法。 repeat=True #如果文本太少无法充满整个照片导致效果不明显就用这个
6.选择性输出
不知道大家注意到没有，这里有一个停用词设置，它就是stopwords，它就是限制某些字不能输出在词云上，不过必须使用wordcloud内置的STOPWORDS方法才可以，下面我们来看下：
因为它只涉及到英文的分词限制，于是我们先选择个英文单词，就选择频率比较高的control：
sd=STOPWORDS.add('Control') #添加Control为禁用词然后我们在给初始化时的wordcloud添加一个属性stopwords属性：
wc(font_path=r'C:\Windows\Fonts\华康少女文字简W5.ttc',mode='RGBA',mask=bg,width=500,height=300 repeat=True,stopwords=sd，background_color='#FFFFFF')
可以看到我们的Control没了，这就是词云的神奇之处。
二、词云拓展
在这里，小编还要教大家解锁一个词云的新方式，那就是它不光是一个图片生成神器，还是一个看图，制图，图表生成神器，因为它与PIL ，matplotlib完美的契合在一起，使得它可以随心所欲的调用这两个模块的功能，不信的话，你可以随我来看看：
可以看到基本上都是pillow的方法，而且还有matplotlib 和random以及os的方法，可以说是很全了。
im=wordcloud.wordcloud.Image.open('q.jpg')
im.show()这样基本上你就可以打开一个词云生成的图片了，相信很多小伙伴还没解锁这一知识吧，哈哈哈。
三、总结
通过对词云的学习，可以使我们很直观的了解到文本中的数据的占比情况，其实它就是比较简单的数据分析。
