[Python word_cloud 样例 标签云系列（三）]
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上面是官方样例。这一篇里的大部分尝试都基于这些样例进行修改。前提是你已经完成了安装，依照上一篇修改了 FONT_PATH 。
还记得 http://zhuanlan.zhihu.com/666666/20432734 里提到的中文分词方法吧，这次我们就不再赘述对文本的预处理了。有所不同的是，在上次的 pytagcloud 库中我们要求传入字典，而这次我们要求传入数组。所以需要做一点小小的改动。
上一次我们是这么写的：

wd = {}fp=codecs.open("rsa.txt", "r",'utf-8');alllines=fp.readlines();fp.close();for eachline in alllines: line = eachline.split(' ') #print eachline, wd[line[0]] = int(line[1])print wd

这次我们需要将其中生成字典的部分变为数组：

-- coding: utf-8 --import codecsfp=codecs.open("rs300.txt", "r",'utf-8');wd = []alllines=fp.readlines();fp.close();for eachline in alllines: line = eachline.split('\') line[1]=int(line[1]) wd.append(line) #print eachline,print wd

文本预处理好了以后，我们就可以开始对照样例依葫芦画瓢，尝试生成词云了。在此过程中会强调一些比较重要的方法，请自行对照上一篇的文档理解。

word_cloud 生成词云有两个方法。from text 和 from frequencies 。如果我们处理英文文档的话，就可以直接使用第一个方法，而不需要提前预处理文本，由于我们要做的是中文文本，所以我们必须自己分词，并处理为数组，使用第二种方法。
让我们从一个最简单的例子开始，也就是官方文档的 simple.py

-- coding: utf-8 --"""Minimal Example===============Generating a square wordcloud from the US constitution using default arguments."""from os import pathfrom wordcloud import WordCloudd = path.dirname(file)# Read the whole text. 此处原为处理英文文本，我们修改为传入中文数组#text = open(path.join(d, 'constitution.txt')).read()frequencies = [(u'知乎',5),(u'小段同学',4),(u'曲小花',3),(u'中文分词',2),(u'样例',1)]# Generate a word cloud image 此处原为 text 方法，我们改用 frequencies #wordcloud = WordCloud().generate(text)wordcloud = WordCloud().fit_words(frequencies)# Display the generated image:# the matplotlib way:import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(wordcloud)plt.axis("off")# take relative word frequencies into account, lower max_font_size#wordcloud = WordCloud(max_font_size=40, relative_scaling=.5).generate(text)wordcloud = WordCloud(max_font_size=40, relative_scaling=.5).fit_words(frequencies)plt.figure()plt.imshow(wordcloud)plt.axis("off")plt.show()# The pil way (if you don't have matplotlib)#image = wordcloud.to_image()#image.show()

运行代码得到结果：

-- coding: utf-8 --""""Masked wordcloud================Using a mask you can generate wordclouds in arbitrary shapes."""from os import pathfrom PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDSd = path.dirname(file)# Read the whole text.text = open(path.join(d, 'alice.txt')).read()# read the mask image# taken from# http://www.stencilry.org/stencils/movies/alice%20in%20wonderland/255fk.jpgalice_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "huge.jpg")))wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_mask, stopwords=STOPWORDS.add("said"))# generate word cloudwc.generate(text)# store to filewc.to_file(path.join(d, "alice.png"))# showplt.imshow(wc)plt.axis("off")plt.figure()plt.imshow(alice_mask, cmap=plt.cm.gray)plt.axis("off")plt.show()

如下图：

"""Using custom colors====================Using the recolor method and custom coloring functions."""import numpy as npfrom PIL import Imagefrom os import pathimport matplotlib.pyplot as pltimport randomfrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDSdef grey_color_func(word, font_size, position, orientation, random_state=None, **kwargs): return "hsl(0, 0%%, %d%%)" % random.randint(60, 100)d = path.dirname(file)# read the mask image# taken from# http://www.stencilry.org/stencils/movies/star%20wars/storm-trooper.gifmask = np.array(Image.open(path.join(d, "huge.jpg")))# movie script of "a new hope"# http://www.imsdb.com/scripts/Star-Wars-A-New-Hope.html# May the lawyers deem this fair use.text = open("a_new_hope.txt").read()# preprocessing the text a little bittext = text.replace("HAN", "Han")text = text.replace("LUKE'S", "Luke")# adding movie script specific stopwordsstopwords = STOPWORDS.copy()stopwords.add("int")stopwords.add("ext")wc = WordCloud(max_words=1000, mask=mask, stopwords=stopwords, margin=10, random_state=1).generate(text)# store default colored imagedefault_colors = wc.to_array()plt.title("Custom colors")plt.imshow(wc.recolor(color_func=grey_color_func, random_state=3))wc.to_file("a_new_hope.png")plt.axis("off")plt.figure()plt.title("Default colors")plt.imshow(default_colors)plt.axis("off")plt.show()

!/usr/bin/env python2"""Image-colored wordcloud========================You can color a word-cloud by using an image-based coloring strategy implemented inImageColorGenerator. It uses the average color of the region occupied by the wordin a source image. You can combine this with masking - pure-white will be interpretedas 'don't occupy' by the WordCloud object when passed as mask.If you want white as a legal color, you can just pass a different image to "mask",but make sure the image shapes line up."""from os import pathfrom PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGeneratord = path.dirname(file)# Read the whole text.text = open(path.join(d, 'alice.txt')).read()# read the mask / color image# taken from http://jirkavinse.deviantart.com/art/quot-Real-Life-quot-Alice-282261010alice_coloring = np.array(Image.open(path.join(d, "xhr.jpg")))wc = WordCloud(background_color="white", max_words=2000, mask=alice_coloring, stopwords=STOPWORDS.add("said"), max_font_size=40, random_state=42)# generate word cloudwc.generate(text)# create coloring from imageimage_colors = ImageColorGenerator(alice_coloring)# showplt.imshow(wc)plt.axis("off")plt.figure()# recolor wordcloud and show# we could also give color_func=image_colors directly in the constructorplt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))plt.axis("off")plt.figure()plt.imshow(alice_coloring, cmap=plt.cm.gray)plt.axis("off")plt.show()

效果还可以，但是和我想的…不太一样…我们尝试调整一些参数。……当然，最佳效果可能需要很多次的尝试才会出现。比如我将字号调大以后就会出现一些……奇怪的输出，难道是因为白色白的不够纯净吗。

总体上讲这样的配色已经比上面那种花花绿绿的配色好多了…至于为什么白色区域还会有词语，我刚看了一下小黄人的原图，白色区域的确不完全是 255,255,255 ，应该是这个原因。

好了，到这里我们四幅样例就都做完了。最后我发现缺少一张封面图，那就再多来一张，顺便尝试一下 scale 参数。
我们尝试在如下位置加入 scale 参数，设置为 1.5 倍。
wc=WordCloud(background_color="white",max_words=2000,mask=alice_coloring,stopwords=STOPWORDS.add("said"),max_font_size=40,random_state=42,scale =1.5 )

可以看到输出的图片的确是原图的 2 倍。

再次强调使用 word_cloud 的几个要点吧：
1、FONT_PATH
2、中文要实现分词，输出为数组，使用 frequencies 方法
3、scale 的用法，由于程序运行时间较长，如果生成大幅图片会很慢，可以使用 scale 调节大小，但是会牺牲词语对形状的拟合度

到此标签云这一系列就能告一段落了。我们由中文分词引入，为了可视化展示，试用了两个标签云生成器。下面简单总结比较一下 pytagcloud 和 word_cloud 的优点：
pytagcloud ：
优点：依赖较少；可以同时添加多个字体，在代码中选择；提供相对完善的配色方案。
word_cloud：
优点：文字空隙可以嵌套词语；支持自定义词云形状；支持通过图片上色。
缺点：依赖较