由于词云在反映文本关键信息上的显著优势，在本文中，我选择结合实例为大家介绍一下 Python 中专门用来生成词云的一个库——word_cloud 。
实例中的分析对象就选择为最近大火的电视剧《人民的名义》小说原著，通过词云来分析一下小说各具魅力的人物中，究竟谁的出场率最高，谁是真正的主角。 考虑到 Word_Cloud 的默认处理对象是英文，对中文的分词效果不够理想，所以在实例中还用到了一个强大的中文分词组件——jieba ，在文章中也会给大家进行简单介绍。一、准备工作
1.1 word_cloud 介绍
首先，为大家介绍一下 word_cloud 库的基本信息。word_cloud 是哥伦比亚大学的Andreas Müller 开发的基于 Python 的词云生成器，同时支持Python2 和 Python3 。 word_cloud 使用的词云生成算法简洁高效，支持任意形状的图片模板，可以自动生成配色。也可以对词云中单词的数量、配色、尺寸、排列方式等一系列参数进行自定义的设定。
在word_cloud 库里，最重要的一个类是 WordCloud 。这个类中的属性包含了词云生成过程中的各项相关参数，方法中则包含了文本分词、词云的生成、绘制等一系列函数。首先，我们来看一下 WordCLoud 的属性：
class wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9, 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=0.5, regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True)
可以看到，WordCloud这个函数有22个参数，能够设置词云生成过程中各个方面的参数，我们可以通过设定这些参数的取值来实现我们想要的效果。当然，这么多参数，我们只需要设置我们最关心的几个参数，其余参数取默认值就可以了。这里，简单介绍一下我们将要用到的几个重要参数：
第一个参数是 font_path，字体路径。这个参数用来选择生成词云中文字使用的字体。在Linux环境中，字体默认的是DroidSansMono，如果没有这个字体或者使用的是其他操作系统，都需要下载字体文件，对这个参数赋予字体所在路径。需要注意的是，由于默认字体是英文字体，我们在处理中文文本时，建议使用自己选择的汉字字体。在选择字体的过程中，最好选择字库比较完整的经典字体，如黑体、宋体等字体。若使用一些字库不够完整的特殊字体，容易出现词云中一些汉字无法显示的情况，影响效果。
第二个参数是 mask ,模板图片。这个参数用来选择词云生成形状的模板。默认不设置情况下，生成词云会是一个矩形。选作模板的图片需要是一副二值图像。模板图像矩阵中，白色(#FF 或 #FFFFFF) 的元素位置会被排除，其余的元素位置会被单词填满。也就是说，使用一副黑白图像作为模板时，生成的词云是黑色部分的形状。输入的模板图片的格式支持常用格式如png、jpeg等。
第三个参数是 max_words,最大单词数。顾名思义，这个参数决定了词云中显示的单词的总数上限，我们可以根据具体应用需求来设置这个参数的大小。类似的还有max_font_size（最大字体尺寸）、min_font_size(最小字体尺寸)、backgroud_color(背景颜色)等一系列功能明确的参数，可以根据需要自由设置，没有特殊的限制。
关于 WordCloud 类的属性，以上的介绍已经可以满足我们的基本使用需要，接下来我们来了解一下 WordCloud 类中的主要方法。WordCloud 类中包含的方法如下所示：
| 方法 | 简介 |
|---|---|
| fit_words(frequencies) | Create a word_cloud from words and frequencies |
| generate(text) | Generate wordcloud from text |
| generate_from_frequencies(frequencies[, …]) | Create a word_cloud from words and frequencies |
| generate_from_text(text) | Generate wordcloud from text |
| process_text(text) | Splits a long text into words, eliminates the stopwords |
| recolor([random_state, color_func, colormap]) | Recolor existing layout |
| to_array() | Convert to numpy array |
| to_file(filename) | Export to image file |
| to_html() | Export to html file |
| to_image() | Export to image |
在这些方法函数中，本篇将会用到的函数主要是从文本中生成词云的函数 generate(text) 。函数的输入是txt格式的文本文件，输出最终的词云数据。这里需要注意的是，函数输入的文本文件对内容格式是有要求的。文本必须由一个个独立分隔开的词语构成，这样函数才可以对每个词语的出现频率进行统计，生成词云。
在本篇的实例中，我们处理的对象是《人民的名义》小说文本，文本全部由句子构成，不能直接作为 generate 函数的输入值。因此，我们需要对由句子构成的文本进行”分词“的预处理。顾名思义，分词就是将句子分解成若干个独立的词汇。在上表中可以看到，WordCloud 类中提供了实现分词功能的函数 process_text(text)。但是这个函数的设计是主要面向英文文本的分词的，所以对中文的分词效果不能令人满意。
为了解决分词的问题，本篇选择了中文分词工具库 jieba,下面就介绍一下jieba 相关的基本知识。
1.2 Jieba 介绍
Jieba,也就是“结巴”中文分词，是一个非常强大且完善的中文分词组件。Jieba 库有很多语言的实现版本， Python 版本同时支持 Python2 和 Python3。
Jieba的主要功能特性有以下几点：
支持三种分词模式：
- 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；
- 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；
- 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
支持繁体分词
- 支持自定义词典
- MIT 授权协议
Jieba能够实现分词、添加自定义词典、关键词提取、词性标注、并行分词、Tokenize返回词语在原文的起止位置、ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎、命令行分词等一系列非常丰富功能。在本篇当中，我们主要会用到分词、添加自定义词典和关键词提取的功能，下面分别介绍一下这三个功能的基本实现。
1.2.1 分词功能
- jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型
- jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
- 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8
- jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list
- jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。
代码示例
# encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") # 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Building prefix dict from the default dictionary ...Loading model from cache /tmp/jieba.cacheLoading model cost 1.059 seconds.Prefix dict has been built succesfully.Full Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学Default Mode: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, ，, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造
1.2.2 添加自定义词典功能
- 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
- 用法： jieba.load_userdict(file_name) # file_name 为文件类对象或自定义词典的路径
- 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。
- 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。
1.3.3 关键词提取功能
基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
import jieba.analyse
- jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
- sentence 为待提取的文本
- topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
- withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
- allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
- jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件
基于 TextRank 算法的关键词抽取
- jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
- jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
1.3 环境搭建
在对 word_cloud 和 jieba 两个库有了基本的了解之后，我们来学习一下两个库的安装和相关环境的搭建。
1.3.1 word_cloud 的安装
快速安装（使用pip指令）:
pip install wordcloud
使用anaconda安装:
conda install -c wordcloud
手动安装-软件包获取:
wget
unzip master.zip rm master.zip cd word_cloud-master软件包安装:
python setup.py install
1.3.2 jieba 的安装
- 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba
- 半自动安装：先下载 ，解压后运行 python setup.py install
- 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录
- 通过 import jieba 来引用
1.3.3 Anaconda 的使用
个人在这里推荐使用 Anaconda 来配置 Python 开发环境。
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。而conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。- packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy、 pandas、Scikit-learn 这些在数据分析中常用的包。另外值得一提的是，conda 并不仅仅管理Python的工具包，它也能安装非python的包。比如在新版的 Anaconda 中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。
- 虚拟环境管理： 在conda中可以建立多个虚拟环境，用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包，以防止版本上的冲突。对纠结于 Python 版本的同学们，我们也可以建立 Python2 和 Python3 两个环境，来分别运行不同版本的 Python 代码。
Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
如果想要安装Anaconda的话，可以通过下载 Anaconda 的安装程序以及查看安装说明,在这里就不再赘述了。
1.4 实现思路
在完成基础知识了解和环境配置后，我们可以来思考一下具体的实现过程了。
我们的目标是生成《人民的名义》小说词云，我们希望词云中的词汇只有角色的名字，没有其他无关词汇，这样才能更好地反映出角色的比重。 我们的处理对象是从网络获得的《人民的名义》小说 txt 文件，编码格式为 utf-8 ,字符数为268375。 根据之前的基础知识，我们不难获得整个程序的实现思路：
- 分词
- 小说文本整体分词
- 构建自定义人名词典
- 筛选关键词
- 生成词云，绘制图片
因此，我们只需要设计两个函数。第一个函数是分词函数，用来实现小说的整体分词和人名筛选等功能，获得只包含人名的分词结果。第二个函数就是词云生成函数，使用分词函数的分词结果作为输入，对词云的模板、词量等参数进行设置，输出最终的词云结果，并保存为图片文件。
二、程序设计
2.1 库的导入
首先，程序的开始我们要声明编码方式，并导入需要用到的库文件，代码如下：
#-*- coding:utf-8 -*-#encoding=utf8import codecsimport jiebajieba.load_userdict("namedict.txt")import jieba.analyse as analysefrom wordcloud import WordCloudfrom scipy.misc import imreadfrom os import path 可以看到，我们引入了 codecs,是为了使用 codecs.open() 函数打开文本文件，引用了jieba.analyse 是为了调用其中的 extract_tags 函数来实现关键词的筛选。值得注意的是，在这里，我加载了自定义字典文件 “namedict.txt”。在这个字典文件中，依照温暖的文档要求的格式，记录了21个小说中人物角色的姓名，并标注词性为”nr“，代表名字。下面是部分示例。
侯亮平 nr
沙瑞金 nr 祁同伟 nr 李达康 nr 高育良 nr
通过这个自定义词典的加载，我们可以保证分词过程中，角色名字可以正确完整地被分割出来，并且可以根据词性”nr“,将所有名字筛选出来。
2.2 分词函数的实现
代码如下，代码的原理在注释中有详细介绍：
def seg_sentence(file_name): with codecs.open(file_name,encoding='utf-8') as f: #打开文件 original_text = f.read() #读取文件内容为字符original_text wordList = jieba.cut(original_text) #全文分词，结果存储在wordlist中 print('全文分词完成...') allow_pos = ('nr',) #设置筛选参数为”nr“,名字 tags = jieba.analyse.extract_tags(original_text, topK=30, withWeight=False, allowPOS=allow_pos) #从原文文本original_text中，筛选词性为”nr“的前30个词汇作为关键词 print('关键词筛选完成...') stags=" ".join(tags) #将关键词通过空格连接为字符串stags f2=open(u"stags.txt","w+") f2.write(stags) f2.write("\n") f2.close() #将获得的关键词存储到stags.txt文件中（供调试查看） outstr = '' for word in wordList: #遍历全文分词结果wordlist if word in stags: #与关键词字符串比较，只保留关键词 if len(word) > 1: # 去掉长度小于1的词 if word != '\t': outstr += word outstr += " " #将保留下的词输出到字符串outstr中，通过空格连接为字符串 return outstr print ("生产词云文本...") 2.3 词云生成函数的实现
代码如下，代码的原理在注释中有详细介绍：
# 绘制词云def draw_wordcloud(file_name): outstr=seg_sentence(file_name) #调用分词函数，生成只包含关键词的分词文本outstr,字符串格式 f2=open(u"分词后.txt","w+") f2.write(outstr) f2.write("\n") f2.close() #将outstr保存到 分词后.txt文件中 （供调试查看） font='/home/xplanet/下载/black.ttf' #选择字体路径，这里使用了黑体 color_mask = imread("/home/xplanet/下载/star.jpeg") #读取模板图片，这里使用了一张五角星图片 cloud = WordCloud(font_path=font,background_color='white',mask=color_mask,max_words=100,max_font_size=60) #设置词云参数，字体，模板，背景白色，最大词量100个，最大字体尺寸60 word_cloud = cloud.generate(outstr) # 产生词云数据 word_cloud print ("词云完成...") word_cloud.to_file("w_cloud.jpg") #词云保存为图片w_cloud.jpg print ("词云保存成功...") return word_cloud 2.4 函数的调用
两个主要函数定义完成后，就可以设置小说文本路径，直接调用词云生成函数生成词云了。
这里需要的代码也很简单,如下所示：file_name = '/home/xplanet/下载/人民的名义2.txt' #设置小说所在路径word_cloud=draw_wordcloud(file_name) #调用词云生成函数，生成词云word_cloud，并保存成为图片import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(word_cloud)plt.axis("off")plt.show() #引入matplotlib模块是为了显示词云图 三、实践结果
将上述代码编写到一个Python文件txtwc.py中，如下所示:
# -*- coding:utf-8 -*-#encoding=utf8import codecsimport jiebajieba.load_userdict("namedict.txt")import jieba.analyse as analysefrom wordcloud import WordCloudfrom scipy.misc import imreadfrom os import pathdef seg_sentence(file_name): with codecs.open(file_name,encoding='utf-8') as f: #打开文件 original_text = f.read() #读取文件内容为字符串original_text wordList = jieba.cut(original_text) #全文分词，结果存储在wordlist中 print('全文分词完成...') allow_pos = ('nr',) #设置筛选参数为”nr“,名字 tags = jieba.analyse.extract_tags(original_text, topK=30, withWeight=False, allowPOS=allow_pos) #从原文文本original_text中，筛选词性为”nr“的前30个词汇作为关键词 print('关键词筛选完成...') stags=" ".join(tags) #将关键词通过空格连接为字符串stags f2=open(u"stags.txt","w+") f2.write(stags) f2.write("\n") f2.close() #将获得的关键词存储到stags.txt文件中（供调试查看） outstr = '' for word in wordList: #遍历全文分词结果wordlist if word in stags: #与关键词字符串比较，只保留关键词 if len(word) > 1: # 去掉长度小于1的词 if word != '\t': outstr += word outstr += " " #将保留下的词输出到字符串outstr中，通过空格连接为字符串 return outstr print ("生产词云文本...")# 绘制词云def draw_wordcloud(file_name): outstr=seg_sentence(file_name) #调用分词函数，生成只包含关键词的分词文本outstr,字符串格式 f2=open(u"分词后.txt","w+") f2.write(outstr) f2.write("\n") f2.close() #将outstr保存到 分词后.txt文件中 （供调试查看） font='/home/xplanet/下载/black.ttf' #选择字体路径，这里使用了黑体 color_mask = imread("/home/xplanet/下载/star.jpeg") #读取模板图片，这里使用了一张五角星图片 cloud = WordCloud(font_path=font,background_color='white',mask=color_mask,max_words=100,max_font_size=60) #设置词云参数，字体，模板，背景白色，最大词量100个，最大字体尺寸60 word_cloud = cloud.generate(outstr) # 产生词云数据 word_cloud print ("词云完成...") word_cloud.to_file("w_cloud.jpg") #词云保存为图片w_cloud.jpg print ("词云保存成功...") return word_cloudfile_name = '/home/xplanet/下载/人民的名义2.txt' #设置小说所在路径word_cloud=draw_wordcloud(file_name) #调用词云生成函数，生成词云word_cloud，并保存成为图片import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(word_cloud)plt.axis("off")plt.show() #引入matplotlib模块是为了显示词云图 运行文件，得到结果如下图所示：
从结果图可以看出，在众多魅力各异的角色中，侯亮平和李达康是《人民的名义》中登场率最高的人物，祁同伟、高育良等人的存在感也不相上下。看来，达康书记在网络上的超高人气不是空穴来风啊！