python制作词云图代码(python词云设计代码)
现在学好python能干什么？
python可以做什么
1 首先，最基本的功能就是借助python中自带的科学计算包Numpy、padas、matplotlib等，完成复杂的数据分析。
2 网络爬虫，利用python可以从网络上爬取任何格式的数据，比如文本数据、音频、视频数据、图片等。
## 标题 ##python爬取网络小说
3 词云图，利用python对语料集分词处理后，输出个性化词云图。
4 web开发，当然python之所以强大，是因为它的工程级开发，完全可以实现网站开发。
python就业前景
??学习python之后，想从事这方面的工作，行情怎么样呢？你可以去拉勾网、应届生求职网等各种招聘网站搜索python相关职业岗位，可以看到python的缺口不仅大，而且就业岗位类型多、待遇也不错。
python相关就业岗位：数据分析师、Web开发、量化交易分析、游戏开发者、自动化测试、网站后端程序员、人工智能、网络安全等。
看到这里有没有想学习python的冲动呢，如果你是新手，想学习python又苦于没有好的学习资源，那么小编给你提供一个免费获取30G的python学习资源包，关注我们实验室的微信公众号，回复“菜鸟起飞”，即刻免费获取资源！
< 制作词云 E01 >—WordArt
主料：文本（QQ聊天记录）
辅料：WordArt，jieba（python包）
安装并使用 jieba 流程，具体参考前一篇博客
【传送门】：
介绍制作词云的两种方法：
WordArt 是一款十分好用的在线制作词云的软件。但是，需要付费得到更高清的结果。对于我们普通用户，在网站上申请自己的账号，做几张图娱乐一下就行了。没必要花很多钱去买会员。
下面是国外的网友的一些作品：
想要制作自己的词云图，首先要准备好自己的文本材料（在这里，我以qq聊天记录为例子进行演示）： 有关 qq聊天记录的提取和分词 请翻看前篇BLOG ( 传送门 )
注册登录账户，创建( CREATE NOW )自己的项目以后，WordA如图选项栏分为：文本、形状、字体、布局以及风格。
是不是很棒呀~赶快行动起来吧！！！
python可视化神器——pyecharts库
无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。
pyecharts是什么？
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
安装很简单：pip install pyecharts
如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。
参考自pyecharts官方文档:
首先开始来绘制你的第一个图表
使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可
add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。
使用主题
自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系
使用 pyecharts-snapshot 插件
如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。
安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。
图形绘制过程
基本上所有的图表类型都是这样绘制的：
chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
add() 添加数据及配置项。
render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。
add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。
多次显示图表
从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例
当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的
Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加? pythonic ?的做法。直接调用本身实例就可以了。
比如这样
还有这样
如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可
图表配置
图形初始化
通用配置项
xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
markLinemarkPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
toolbox：右侧实用工具箱
图表详细
Bar（柱状图/条形图）
Bar3D（3D 柱状图）
Boxplot（箱形图）
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
Funnel（漏斗图）
Gauge（仪表盘）
Geo（地理坐标系）
GeoLines（地理坐标系线图）
Graph（关系图）
HeatMap（热力图）
Kline/Candlestick（K线图）
Line（折线/面积图）
Line3D（3D 折线图）
Liquid（水球图）
Map（地图）
Parallel（平行坐标系）
Pie（饼图）
Polar（极坐标系）
Radar（雷达图）
Sankey（桑基图）
Scatter（散点图）
Scatter3D（3D 散点图）
ThemeRiver（主题河流图）
TreeMap（矩形树图）
WordCloud（词云图）
用户自定义
Grid 类：并行显示多张图
Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
Page 类：同一网页按顺序展示多图
Timeline 类：提供时间线轮播多张图
统一风格
注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。
地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：
全球国家地图:
echarts-countries-pypkg
中国省级地图:
echarts-china-provinces-pypkg
中国市级地图:
echarts-china-cities-pypkg
直接使用python的pip安装
但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。
显示如下：
总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊
python词云图片保存在哪
wordcloud.to_file。
将生成的词云保存为output1.png图片文件，保存出到wordcloud.to_file图云.png文件夹中。
词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。基于Python的词云生成类库，很好用，而且功能强大。
python词云图遮罩不起作用
python词云图遮罩不起作用，使用二维遮罩绘制词云。根据查询相关资料显示，mask非空，设置的宽高值将被忽略，遮罩形状被mask取代。