词云是什么？


定义：词云是一个简单但功能强大的可视化表示对象，用于文本处理，它以更大，更粗的字母和不同的颜色显示最常用的词，单词的大小越小，重要性就越小。

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词云的用途


1.社交媒体上的热门标签(Instagram，Twitter)：全世界的社交媒体都在寻找最新的趋势，因此，我们可以获取人们在其帖子中使用最多的标签来探索最新的趋势。

2.媒体中的热门话题：分析新闻报道，我们可以在头条新闻中找到关键字，并提取出前n个需求较高的主题，来获得所需的结果，即前n个热门媒体主题。

3.电子商务中的搜索词：在电子商务购物网站中，网站所有者可以制作被搜索次数最多的购物商品的词云，这样，他就可以了解在特定时期内哪些商品需求量最大。


让我们开始使用Python来实现词云


首先，我们需要在jupyter notebook中安装所有库。 在python中，我们将安装一个内置库wordcloud。在Anaconda命令提示符下，输入以下代码： 

pip install wordcloud


如果你的anaconda环境支持conda，请输入： 

conda install wordcloud


这可以直接在notebook中实现，只需在代码的开头添加“!”即可。 像这样： 

!pip install wordcloud


但现在我想生成拥有任何主题的维基百科文本的词云，因此，我将需要一个Wikipedia库来访问Wikipedia API，可以通过在anaconda命令提示符下安装Wikipedia来完成，如下所示： 

pip install wikipedia


现在我们还需要其他一些库，它们是numpy，matplotlib和pandas。 截至目前，我们需要的库就安装好了 

import wikipedia
result= wikipedia.page("MachineLearning")
final_result = result.content
print(final_result)


机器学习维基百科页面的输出：

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上图是我们通过检索Wikipedia的机器学习页面获得的输出图像，我们还可以看到它可以向下滚动，这表示将检索整个页面。 在这里，我们还可以通过摘要方法得到页面的摘要，如： 

result= wikipedia.summary("MachineLearning", sentences=5)
print(result)


这里我们有句子的参数，因此我们可以用它来检索特定的行数。

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输出5个句子

让我们一起创建wordcloud

from wordcloud import WordCloud, StopWordsimport 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)


停用词是没有任何含义的单词，例如‘is’, ‘are’, ‘an’, ‘I’ 等。 Wordcloud带有内置停用词库，该库将自动从文本中删除停用词。 同时我们也可以通过stopwords.add()函数在python中添加停用词的选择。 Wordcloud方法可以设置词云的宽度和高度，我将它们都设置为500，背景色设置为粉红色。如果不添加随机状态，则每次运行代码时，词云都会看起来不同，我们可以将其设置为任何int值。 从上面的代码中，我们将获得这样的词云：

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通过查看上图，我们可以看到机器学习是最常用的词，还有一些其他经常使用的词是模型，任务，训练和数据，因此，我们可以得出结论，机器学习是训练数据模型的任务。 我们还可以在这里通过背景颜色方法更改背景颜色，并通过colormap方法更改字体颜色，还可以在背景颜色中添加颜色的哈希码，但是mapcolor带有内置的特定颜色。 让我们通过使用哈希码将背景色更改为蓝绿色，将字体颜色更改为蓝色： 

from wordcloud import WordCloud, StopWordsimport matplotlib.pyplot as pltdef 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)



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在这里，我指定了ocean，如果我添加了一些错误的颜色图，jupyter将抛出一个值错误，并向我显示颜色图的可用选项，如下所示：

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我们还可以使用PIL库在任何图像中实现词云。