如何用Python做词云（收藏）
看过之后你有什么感觉？想不想自己做一张出来？
如果你的答案是肯定的，我们就不要拖延了，今天就来一步步从零开始做个词云分析图。当然，做为基础的词云图，肯定比不上刚才那两张信息图酷炫。不过不要紧，好的开始是成功的一半嘛。食髓知味，后面你就可以自己升级技能，进入你开挂的成功之路。
网上教你做信息图的教程很多。许多都是利用了专用工具。这些工具好是好，便捷而强大。只是它们功能都太过专一，适用范围有限。今天我们要尝试的，是用通用的编程语言Python来做词云。
Python是一种时下很流行的编程语言。你不仅可以用它做数据分析和可视化，还能用来做网站、爬取数据、做数学题、写脚本替你偷懒……
知道豆瓣吗？它一开始就是用Python写的。
在目前的编程语言热度排序里，Python屈居第四（当然，很多人不同意，所以编程语言的排行榜有许多，你懂的）。但看问题要用发展眼光。随着数据科学的发展，Python有爆发的趋势。早点儿站上风口，很有益处。
如果你之前没有编程基础，没关系。从零开始，意味着我会教你如何安装Python运行环境，一步步完成词云图。希望你不要限于浏览，而是亲自动手尝试一番。到完成的那一步，你不仅可以做出第一张词云图，而且这还将是你的第一个有用的编程作品。
心动了？那咱们就开始吧。
安装
首先，我们需要安装Python运行环境。
如果你用的是macOS，那么你的系统里面实际已经预装好了Python。
然而我们要使用到许多扩展包的功能。因此最好安装一个Python工具套装。只需要一次安装，以后大部分的功能就都已集成了。不必每次使用新功能，都去零敲碎打地安装新包了。
Python的套装有许多种，这里推荐给大家anaconda。因为经过我4年多的尝试与对比，感觉这款软件包的安装更为便捷，扩展包的涵盖范围与结构更合理。
请你到 这个网址 下载anaconda套装。下拉网页找到下载位置。根据你的操作系统类型选择合适的版本。
因为我的系统是macOS，所以网站直接给我推荐的就是macOS系统版本。但如果你用的是Windows或Linux，请切换到相应的标签页上面。
不管你用的是哪个操作系统，请注意右侧的两个按钮，分别对应Python 2.X和3.X版本。有人一定很纳闷，既然有新的版本，我凭什么用旧的？
不是这样的。到2020年之前，Python的两个版本会一直并存。Python的开发者确实希望大家升级切换到3.X版本。可惜目前3.X版本兼容的扩展包数量比2.X版本要少，尤其是涉及到数据科学类的软件包，就尤其明显。所以如果你是初学者，我建议你下载2.X（目前是2.7)版本，这样在以后的使用中，可能遇到的问题会少一些。等你运用熟练了，再迁移到3.X版本不迟。相信我，到那时你会很快适应新版本的。
下载后，执行安装文件就行了。
根据你的电脑运行速度不同，安装的时间长短不等。耐心点儿，只需要等这一次嘛。
安装完毕之后，请你安装一个“现代化”浏览器。如果你用的是macOS，那么系统自带的Safari就挺好。其他的选择包括Firefox和Google Chrome。
请安装上述浏览器之一，然后将其设置为系统默认的浏览器。
好了，下面请进入命令行模式。
在macOS和Linux下，你需要开启一个终端(terminal)。
如果是Windows，请打开“开始”-“附件”-“命令提示符”。
键入以下命令：
mkdir democd demo
好了，你现在有一个专用的目录，叫做demo了。请到macOS的Finder或者Windows的“我的电脑”里面，找到这个目录并且打开它。
回到终端下面，macOS或者Linux用户请键入以下命令：
pip install wordcloud
macOS会提示你先安装XCode命令行工具，你按照默认设置一步步进行就可以了。但是请注意，务必在WiFi环境下安装。如果你用的是4G流量，那你可要破费一笔了。
如果你用的是Windows，那么为了使用这个词云包，就稍微麻烦一些，你需要到 这里 下载 wordcloud‑1.3.1‑cp27‑cp27m‑win32.whl 这个文件。下载后将它拖拽到你的demo目录里。
在命令行下，先执行：
pip install wheel
然后，再执行：
pip install wordcloud‑1.3.1‑cp27‑cp27m‑win32.whl
好了，我们需要的全部Python运行环境终于装好了。
请务必按照上述步骤执行，确保每一步都已经顺利完成。否则一旦遗漏，后面运行程序会报错。
数据
词云分析的对象，是文本。
理论上讲，文本可以是各种语言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……
为了简便，我们这里以英文文本为例。你可以随意到网上找一篇英文文章作为分析对象。我特别喜欢英剧"Yes, minister"，所以到维基百科上找到了这部剧的介绍词条。
我把其中的正文文字部分拷贝了下来，存储为一个文本文件，叫做yes-minister.txt。
把这个文件挪动到我们的工作目录demo里。
好了，文本数据已经准备好了。开始进入编程的魔幻世界吧！
代码
在命令行下，执行：
jupyter notebook
浏览器会自动开启，并且显示如下界面。
这就是咱们刚才的劳动成果——安装好的运行环境了。我们还没有编写程序，目录下只有一个刚才生成的文本文件。
打开这个文件，浏览一下内容。
回到Jupyter笔记本的主页面。我们点击New按钮，新建一个笔记本(Notebook)。在Notebooks里面，请选择Python 2选项。
系统会提示我们输入Notebook的名称。程序代码文件的名称，你可以随便起。但是我建议你起一个有意义的名字，将来好方便查找。由于我们要尝试词云，就叫它wordcloud好了。
然后就出现了一个空白的笔记本，供我们使用了。我们在网页里唯一的代码文本框里，输入以下3条语句。请务必逐字根据示例代码输入，空格数量都不可以有差别。尤其注意第三行，用4个空格，或者1个Tab开始。输入后，按Shift+Enter键，就可以执行了。
filename = "yes-minister.txt"with open(filename) as f:
没有任何结果啊。
对，因为我们这里没有任何输出动作，程序只是打开了你的yes-minister.txt文本文件，把里面的内容都读了出来，存储到了一个叫做mytext的变量里面。
然后我们尝试显示mytext的内容。输入以下语句之后，还是得按Shift+Enter键，系统才会实际执行该语句。
mytext
之后的步骤里，也千万不要忘了这一确认执行动作。
显示的结果如下图所示。
嗯，看来mytext变量里存储的文本就是我们从网上摘来的文字。到目前为止，一切正常。
然后我们呼唤(import)词云包，利用mytext中存储的文本内容来制造词云。
from wordcloud import WordCloud
这时程序可能会报警。别担心。警告(warning)不影响程序的正常运行。
此时词云分析已经完成了。你没看错，制作词云的核心步骤只需要这2行语句，而且第一条还只是从扩展包里找外援。但是程序并不会给我们显示任何东西。
说好了的词云呢？折腾了这么半天，却啥也没有，你蒙人吗？！
别激动。输入下面4行语句后，就是见证奇迹发生的时刻了。
%pylab inlineimport matplotlib.pyplot as plt
运行结果如图所示：
不用那么兴奋嘛。
你可以在词云图片上单机鼠标右键，用“图片另存为”功能导出。
通过这张词云图，我们可以看到不同单词和词组出现的频率高低差别。高频词的字体明显更大，而且颜色也很醒目。值得说明的是，最显眼的单词Hacker并不是指黑客，而是指这部剧的主角之一——哈克首相。
包含程序完整代码的ipynb文件，我也分享了出来，你可以从 这里 下载。
希望你在尝试过程中一切顺利。对自己生成的词云图满意吗？如果你不满意，也不要紧，可以挖掘wordcloud软件包的其他高级功能。尝试一下，看自己能不能做出这样的词云图来？
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