Python怎样制作词云图？wordcloud库可视化技巧

使用python制作词云图的核心是wordcloud库，配合matplotlib显示图像，jieba处理中文分词，numpy用于图像蒙版处理；2. 基础步骤包括安装库、准备文本、创建wordcloud对象并生成图像；3. 为提升表现力，可自定义colormap颜色方案、background_color背景色、font_path中文字体路径以避免乱码；4. 处理中文时必须使用jieba进行分词，否则会将单字视为独立词汇；5. 需设置font_path指向支持中文的字体文件（如simhei.ttf）以解决乱码问题；6. 可通过stopwords参数过滤“的”“是”等无意义高频词，提升词云信息质量。完整流程确保词云图既美观又能准确传达文本核心主题。

Python制作词云图，核心就是使用

wordcloud

解决方案

要用Python制作词云图，首先得把必要的库装上。我个人习惯用

pip

pip install wordcloud matplotlib jieba numpy

wordcloud

matplotlib

jieba

numpy

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

一个最基础的词云图，代码大概是这样的：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 随便一段文本，你可以换成你自己的文章、评论等等
text = """
Python 是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而闻名。
它在数据科学、人工智能、机器学习、Web 开发、自动化脚本等多个领域都有广泛应用。
学习 Python 制作词云图是数据可视化的一个有趣且直观的应用，
能帮助我们快速洞察文本数据中的高频词汇和主题。
WordCloud 库提供了丰富的参数来自定义词云图的样式，
比如颜色、字体、背景、形状等。
深入理解这些参数，能让你制作出更具表现力、更符合需求的词云图。
"""

# 创建一个WordCloud对象
# 这里可以加很多参数来控制词云图的样式，比如字体、背景色、宽度高度等
wordcloud = WordCloud(
    width=800,         # 图片宽度
    height=400,        # 图片高度
    background_color='white', # 背景颜色
    min_font_size=10,  # 最小字体大小
    max_font_size=100, # 最大字体大小
    # stopwords=STOPWORDS, # 停用词列表，这里先不加
    # font_path='path/to/your/font.ttf' # 中文字体路径，后面会讲
).generate(text)

# 使用matplotlib显示词云图
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图片大小
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') # 显示词云图，interpolation让图片更平滑
plt.axis("off") # 不显示坐标轴
plt.show()

# 也可以把词云图保存到文件
# wordcloud.to_file("my_wordcloud.png")

这段代码执行后，你就能看到一个基于你提供文本的词云图了。文字越大，说明它在文本中出现的频率越高。

如何让词云图更具表现力？（颜色、字体与背景定制）

说实话，默认的词云图样式，看多了确实有点千篇一律。要让你的词云图脱颖而出，甚至能传递出某种情绪或品牌感，定制化是必不可少的。我个人在做项目时，尤其喜欢在颜色和字体上下功夫，因为它们最直观地影响观感。

• 颜色方案（

  colormap

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  ）：

  wordcloud

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  库集成了

  matplotlib

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  的很多颜色映射方案。比如，如果你想让词云图看起来更科技感，可以试试

  "viridis"

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  或

  "plasma"

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  ；如果想暖色调，

  "Oranges"

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  或

  "YlOrRd"

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  不错。这比随机颜色高级多了。
  

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  from wordcloud import WordCloud
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  text = "数据可视化 词云图 颜色搭配 字体选择 背景定制 表现力 艺术感 风格化 视觉冲击力"
  # 尝试不同的colormap
  wordcloud_colorful = WordCloud(
      width=800, height=400,
      background_color='white',
      colormap='viridis', # 尝试 'plasma', 'magma', 'cividis', 'Blues', 'Greens' 等
      max_words=100
  ).generate(text)
  
  plt.figure(figsize=(10, 5))
  plt.imshow(wordcloud_colorful, interpolation='bilinear')
  plt.axis("off")
  plt.title("使用viridis颜色方案")
  plt.show()

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• 背景颜色（

  background_color

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  ）：这个简单，直接设置成你想要的颜色字符串就行，比如

  'black'

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  、

  'lightblue'

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  。它决定了词云图的底色。

• 字体选择（

  font_path

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  ）：这是个大坑，特别是处理中文的时候。如果你的系统没有对应的中文字体，或者你没指定字体路径，中文词云图就会显示成一堆方块（乱码）。我通常会找一个好看的、支持中文的字体文件（比如

  SimHei.ttf

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  、

  msyh.ttc

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  等），放到项目目录下或者指定其完整路径。

  # 假设你有一个中文字体文件，比如SimHei.ttf，放在当前目录
  # 如果没有，Windows系统可以在C:\Windows\Fonts下找，Mac在/Library/Fonts或~/Library/Fonts
  font_path = 'SimHei.ttf' # 替换为你的字体文件路径
  
  wordcloud_chinese_font = WordCloud(
      width=800, height=400,
      background_color='white',
      font_path=font_path, # 指定字体路径
      max_words=100
  ).generate("Python 中文词云图 字体显示 完美呈现 数据分析")
  
  plt.figure(figsize=(10, 5))
  plt.imshow(wordcloud_chinese_font, interpolation='bilinear')
  plt.axis("off")
  plt.title("中文字体显示示例")
  plt.show()

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• 尺寸与边距（

  width

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  ,

  height

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  ,

  margin

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  ）：调整这些参数能控制生成图片的尺寸和词语之间的间隔，让布局更紧凑或更舒展。

多尝试这些参数组合，你会发现词云图的潜力远超你的想象。

处理中文文本的常见陷阱与解决方案是什么？

中文文本处理，在我看来，是制作词云图时最容易遇到“拦路虎”的地方。主要是两个问题：分词和字体。

1. 分词问题： 英文文本天然以空格分词，

   wordcloud

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   库直接就能处理。但中文不一样，词语之间没有空格，如果直接把一段中文文本扔给

   wordcloud

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   ，它会把每个汉字都当成一个“词”，结果就是一堆单字，根本看不出什么有意义的词汇。

   解决方案：使用中文分词库，最常用的就是

   jieba

   登录后复制
   。

   jieba

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   能把连续的汉字序列切分成一个个有意义的词语。

   import jieba
   from wordcloud import WordCloud
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   text_chinese = """
   词云图在数据可视化领域有着独特的魅力，它能直观地展现文本数据中的高频词汇。
   然而，对于中文文本，直接应用wordcloud库会遇到分词问题，因为中文词语之间没有天然的分隔符。
   这时候，我们需要借助jieba这样的第三方分词库来预处理文本。
   通过精确的分词，我们才能确保词云图能够准确地反映出文本的主题和内容。
   此外，中文字体支持也是一个必须考虑的问题，否则生成的图片可能会出现乱码。
   """
   
   # 使用jieba进行分词
   # cut_all=False表示精确模式分词
   words = jieba.cut(text_chinese, cut_all=False)
   # 将分词结果用空格连接起来，wordcloud库才能识别
   processed_text = " ".join(words)
   
   # 再次强调字体路径，否则中文会是方块
   font_path = 'SimHei.ttf' # 替换为你的字体文件路径
   
   wordcloud_jieba = WordCloud(
       width=800, height=400,
       background_color='white',
       font_path=font_path, # 必须指定中文字体
       max_words=200,
       colormap='Blues'
   ).generate(processed_text)
   
   plt.figure(figsize=(10, 5))
   plt.imshow(wordcloud_jieba, interpolation='bilinear')
   plt.axis("off")
   plt.title("中文分词与字体处理后的词云图")
   plt.show()

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2. 字体乱码问题： 前面已经提到了，如果

   font_path

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   参数没有正确指定一个支持中文的字体文件，那么生成的词云图中的中文就会显示为方块。这是因为

   wordcloud

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   默认使用的字体通常只包含英文字符。

   解决方案：找到你操作系统中的中文字体文件（

   .ttf

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   或

   .ttc

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   格式），然后将其路径传递给

   font_path

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   参数。Windows用户可以在

   C:\Windows\Fonts

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   目录下找，macOS用户可以在

   /Library/Fonts

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   或

   ~/Library/Fonts

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   目录下找。

3. 停用词（Stop Words）： 像“的”、“是”、“了”、“和”这类词，在任何中文文本中都非常常见，但它们通常没有实际意义，如果出现在词云图中会占据大量空间，影响对核心内容的判断。

   解决方案：

   wordcloud

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   库提供了

   stopwords

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   参数，你可以传入一个停用词列表。

   jieba

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   也有自己的停用词词典，或者你可以自己维护一个。

   # 简单的中文停用词列表，你可以根据需要扩充
   my_stopwords = set([
       '的', '是', '了', '和', '在', '我', '你', '他', '她', '它', '我们', '你们', '他们', '她们', '它们',
       '这', '那', '个', '这', '那', '一个', '一个', '一种', '一种', '一些', '一些', '有所', '有所', '可以', '可以',
       '进行', '进行', '对于', '对于', '这样', '这样', '就是', '就是', '我们', '我们', '大家', '大家', '通过', '通过',
       '不仅', '不仅', '而且', '而且', '但是', '但是', '所以', '所以', '因为', '因为', '然后', '然后', '如果', '如果',
       '那么', '那么', '如何', '如何', '什么', '什么', '哪里', '哪里', '何时', '何时', '谁', '谁', '为什么', '为什么',
       '以及', '以及', '并且', '并且', '或者', '或者', '然而', '然而', '因此', '因此', '此外', '此外', '例如', '例如',
       '尤其', '尤其', '虽然', '虽然', '尽管', '尽管', '甚至', '甚至', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非',
       '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非',
       '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非', '除非',
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