介紹從開始從事數據可視化工作的那一天起，我就愛上它了，我總是喜歡從數據中獲得有用的見解。在此之前，我只了解基本圖表，例如條形圖，散點圖，直方圖等，這些基本圖表內置在tableau中，而Power BI則用于數據可視化。通過每天完成此任務，我遇到了許多新圖表，例如徑向儀表盤，華夫圖等。

因此，出于好奇，最近我正在搜索數據可視化中使用的所有圖表類型，這些詞云引起了我的注意，我發現它非常有趣。之后，我嘗試使用Tableau和Power BI中的少量數據來制作詞云，在成功嘗試之后，我想通過使用條形圖，餅圖和其他圖表的代碼來嘗試使用它。詞云是什么？定義：詞云是一個簡單但功能強大的可視化表示對象，用于文本處理，它以更大，更粗的字母和不同的顏色顯示最常用的詞，單詞的大小越小，重要性就越小。

詞云的用途

1．社交媒體上的熱門標簽（Instagram，Twitter）：全世界的社交媒體都在尋找最新的趨勢，因此，我們可以獲取人們在其帖子中使用最多的標簽來探索最新的趨勢。

2．媒體中的熱門話題：分析新聞報道，我們可以在頭條新聞中找到關鍵字，并提取出前n個需求較高的主題，來獲得所需的結果，即前n個熱門媒體主題。

3．電子商務中的搜索詞：在電子商務購物網站中，網站所有者可以制作被搜索次數最多的購物商品的詞云，這樣，他就可以了解在特定時期內哪些商品需求量最大。讓我們開始使用Python來實現詞云首先，我們需要在jupyter notebook中安裝所有庫。在python中，我們將安裝一個內置庫wordcloud。在Anaconda命令提示符下，輸入以下代碼：pip install wordcloud

如果你的anaconda環境支持conda，請輸入：conda install wordcloud

這可以直接在notebook中實現，只需在代碼的開頭添加“！”即可。像這樣：！pip install wordcloud

但現在我想生成擁有任何主題的維基百科文本的詞云，因此，我將需要一個Wikipedia庫來訪問Wikipedia API，可以通過在anaconda命令提示符下安裝Wikipedia來完成，如下所示：pip install wikipedia

現在我們還需要其他一些庫，它們是numpy，matplotlib和pandas。截至目前，我們需要的庫就安裝好了import wikipedia

result＝ wikipedia．page（＂MachineLearning＂）

final＿result ＝ result．content

print（final＿result）

機器學習維基百科頁面的輸出：

上圖是我們通過檢索Wikipedia的機器學習頁面獲得的輸出圖像，我們還可以看到它可以向下滾動，這表示將檢索整個頁面。在這里，我們還可以通過摘要方法得到頁面的摘要，如：result＝ wikipedia．summary（＂MachineLearning＂， sentences＝5）

print（result）

這里我們有句子的參數，因此我們可以用它來檢索特定的行數。

輸出5個句子讓我們一起創建wordcloudfrom wordcloud import WordCloud， StopWords

import matplotlib．pyplot as plt

def plot＿cloud（wordcloud）：

plt．figure（figsize＝（10， 10））

plt．imshow（wordcloud）

plt．axis（＂off＂）；

wordcloud ＝ WordCloud（width ＝ 500， height ＝ 500， background＿color＝＇pink＇， random＿state＝10）．generate（final＿result）

plot＿cloud（wordcloud）

停用詞是沒有任何含義的單詞，例如‘is’， ‘are’， ‘an’， ‘I’ 等。Wordcloud帶有內置停用詞庫，該庫將自動從文本中刪除停用詞。同時我們也可以通過stopwords．add（）函數在python中添加停用詞的選擇。Wordcloud方法可以設置詞云的寬度和高度，我將它們都設置為500，背景色設置為粉紅色。如果不添加隨機狀態，則每次運行代碼時，詞云都會看起來不同，我們可以將其設置為任何int值。從上面的代碼中，我們將獲得這樣的詞云：

通過查看上圖，我們可以看到機器學習是最常用的詞，還有一些其他經常使用的詞是模型，任務，訓練和數據，因此，我們可以得出結論，機器學習是訓練數據模型的任務。我們還可以在這里通過背景顏色方法更改背景顏色，并通過colormap方法更改字體顏色，還可以在背景顏色中添加顏色的哈希碼，但是mapcolor帶有內置的特定顏色。讓我們通過使用哈希碼將背景色更改為藍綠色，將字體顏色更改為藍色：from wordcloud import WordCloud， StopWords

import matplotlib．pyplot as plt

def plot＿cloud（wordcloud）：

plt．figure（figsize＝（10， 10））

plt．imshow（wordcloud）

plt．axis（＂off＂）；

wordcloud ＝ WordCloud（width ＝ 500， height ＝ 500， background＿color＝＇＃40E0D0＇， colormap＝＂ocean＂， random＿state＝10）．generate（final＿result）

plot＿cloud（wordcloud）

在這里，我指定了ocean，如果我添加了一些錯誤的顏色圖，jupyter將拋出一個值錯誤，并向我顯示顏色圖的可用選項，如下所示：

我們還可以使用PIL庫在任何圖像中實現詞云。尾注在本文中，我們討論了詞云，詞云的定義，應用領域以及使用python實現詞云。參考鏈接：https：／／www．analyticsvidhya．com／blog／2020／10／word－cloud－or－tag－cloud－in－python／

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