词云：wordcloud

wordcloud也是第三方库，引入方式和jieba一样pip install wordcloud
github:https://github.com/amueller/word_cloud

wordcloud的构造函数

def __init__(self, font_path=None, width=400, height=200, margin=2,
             ranks_only=None, prefer_horizontal=.9, mask=None, scale=1,
             color_func=None, max_words=200, min_font_size=4,
             stopwords=None, random_state=None, background_color='black',
             max_font_size=None, font_step=1, mode="RGB",
             relative_scaling=.5, regexp=None, collocations=True,
             colormap=None, normalize_plurals=True):

主要参数：
font_path：字体路径，就是绘制词云用的字体，比如monaco.ttf
width：输出的画布宽度，默认400像素
height：输出的画布宽度，默认200像素
margin：画布偏移，默认2像素
prefer_horizontal : 词语水平方向排版出现的频率，默认0.9，垂直方向出现概率0.1
mask：如果参数为空，则使用二维遮罩绘制词云。如果 mask 非空，设置的宽高值将
被忽略，遮罩形状被 mask，除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。
如：bg_pic = imread('读取一张图片.png')，背景图片的画布一定要设置为白色（#FFFFFF），
然后显示的形状为不是白色的其他颜色。可以用ps工具将自己要显示的形状复制到一个纯白色
的画布上再保存，就ok了。
scale：按照比例进行放大画布，如设置为1.5，则长和宽都是原来画布的1.5倍
color_func：生成新颜色的函数，如果为空，则使用 self.color_func
max_words：显示的词的最大个数
min_font_size：显示的最小字体大小
stopwords：需要屏蔽的词(字符串集合)，为空使用内置STOPWORDS
random_state：如果给出了一个随机对象，用作生成一个随机数
background_color：背景颜色，默认为黑色
max_font_size：显示的最大的字体大小
font_step：字体步长，如果步长大于1，会加快运算但是可能导致结果出现较大的误差
mode：当参数为"RGBA"，并且background_color不为空时，背景为透明。默认RGB
relative_scaling：词频和字体大小的关联性，默认5
regexp：使用正则表达式分隔输入的文本
collocations：是否包括两个词的搭配
colormap：给每个单词随机分配颜色，若指定color_func，则忽略该方法
normalize_plurals：是否删除尾随的词语

常用的方法：
fit_words(frequencies) //根据词频生成词云
generate(text) //根据文本生成词云
generate_from_frequencies(frequencies[, ...]) #根据词频生成词云
generate_from_text(text) #根据文本生成词云
process_text(text) #将长文本分词并去除屏蔽词
（此处指英语，中文分词还是需要自己用别的库先行实现，使用上面的 fit_words(frequencies) ）
recolor([random_state, color_func, colormap]) #对现有输出重新着色。重新上色会比重新生成整个词云快很多。
to_array() #转化为 numpy array
to_file(filename) #输出到文件

接下来，就可以用以上方法进行词云开发：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
data = "词云,生成库,好看,又,好玩"

wc= WordCloud(background_color="white",font_path="./STHeiti Light.ttc")#指定背景颜色和字体
wc = wc.generate(data)#根据文本生成词云
wc.to_file("lz1.jpg")#输出到文件img

#plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。plt.axis()去除坐标系
plt.imshow(wc)
plt.axis("off")
plt.show()

lz1.jpg